tensorflow發現每次運行

我加載對於以本地模式運行我毫升的發動機實驗中tensorboard，得到了以下警告不止一個圖形事件：tensorflow發現每次運行

"Found more than one graph event per run, or there was a metagraph containing a graph_def, as well as one or more graph events. Overwriting the graph with the newest event. 
W0825 19:26:12.435613 Reloader event_accumulator.py:311] Found more than one metagraph event per run. Overwriting the metagraph with the newest event."

最初，我懷疑這是因爲我還沒有清除我的--logdir=$OUTPUT_PATH（正如其他帖子的建議 - 然而，即使我執行rm -rf $OUTPUT_PATH/*我仍然得到一個本地列車的這個錯誤。可能這個錯誤是在我的圖表中的一個更大的問題嗎？

來源

2017-08-25 reese0106

它看起來像你可能已經遇到this post，但沒有更多的信息，這是bes科技信息我可以提供：

這是一個已知的問題，當你寫在同一目錄下，從單獨的運行多個事件文件TensorBoard不喜歡它。如果您爲每次運行使用新的子目錄（新的 hyperparameters =新的子目錄），將修復。

您可能會無意中在同一個目錄中寫入多個事件文件（例如training和eval？）。

另外，一定要在modes.EVAL當返回合適tf.estimator.EstimatorSpec。從census sample：

if mode == Modes.EVAL: 
    labels_one_hot = tf.one_hot(
     label_indices_vector, 
     depth=label_values.shape[0], 
     on_value=True, 
     off_value=False, 
     dtype=tf.bool 
) 
    eval_metric_ops = { 
     'accuracy': tf.metrics.accuracy(label_indices, predicted_indices), 
     'auroc': tf.metrics.auc(labels_one_hot, probabilities) 
    } 
    return tf.estimator.EstimatorSpec(
     mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_metric_ops)

來源

2017-08-30 07:10:44 rhaertel80

我認爲這當然是可能的。我在Modes.EVAL和Modes.TRAIN中編寫標量，Modes.EVAL中的標量從不出現在張量板中。我想我認爲總有兩個事件文件（eval/event和train/event），但我現在認爲它並不那麼簡單。有沒有辦法在同一個model_fn中爲train/eval編寫標量，以便它們不會在同一目錄中生成多個事件文件？ – reese0106

你將model_dir設置爲什麼（例如run_config = tf.contrib.learn.RunConfig（model_dir = args.job_dir））？你能否提供該model_dir的目錄列表？ – rhaertel80

更新了關於EstimatorSpec的信息。這有幫助嗎？ – rhaertel80

tensorflow發現每次運行

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