Machine learning 当我做和不做时，如何创建单个脚本文件'；我不想收集张力板统计数据？

我想要一个单独的脚本，可以收集tensorboard数据，也可以不收集，这取决于我如何运行它。我知道我可以传递标志来告诉脚本如何运行。我甚至可以在脚本中硬编码，然后手动更改脚本

这两种解决方案都有更大的问题。当我想运行或不运行摘要编写器操作时，我发现自己必须在脚本的任何地方编写if语句。例如，我发现我必须做以下事情：

if tb_sys_arg = 'tensorboard':
    merged = tf.merge_all_summaries()

然后根据tb_sys_arg的值运行摘要或不运行摘要，如中所示：

if tb_sys_arg = 'tensorboard':
    merged = tf.merge_all_summaries()
else:
    train_writer = tf.train.SummaryWriter(tensorboard_data_dump_train, sess.graph)

我觉得这真的很傻。我宁愿不必那样做。这样做对吗？我只是不想每次运行主脚本时都收集统计数据，但我也不想有两个单独的脚本

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作为一个轶事故事，几个月前我开始使用TensorBoard，似乎我一直在运行我的主文件，如下所示：

python main.py —logdir=/tmp/mdl_logs

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这样它就可以收集张力板数据。但我意识到我不需要最后一个标志来收集张力板数据。太久了，现在我忘了我是否真的需要它。我一直在阅读文档和教程，但似乎我不需要最后一个标志（只需要在

tensorboard--logdir=path/to/log directory

，对吗？）我一直在做错事吗？

您可以在不使用“摘要”服务的情况下启动Supervisor，这样它就不会运行摘要节点，请参阅主管文档的“启动较少的服务”部分--

您可以在不使用“摘要”服务的情况下启动主管，因此它不会运行摘要节点，请参阅主管文档的“启动较少的服务”部分--

您可以在不使用“摘要”服务的情况下启动主管“服务，因此它不会运行摘要节点：您使用的标志不是严格需要的，但它允许指定TensorBoard的日志保存位置，因此它在培训时确实有一些用途。你也可以把它命名为其他名称。@YaroslavBulatov用你的链接和有意义的代码（

sv=Supervisor（logdir='/tmp/mydir'，summary\u op=None）

）发布一个答案怎么样。你说得对。@YaroslavBulatov是的！请提供带有代码的答案！：DYou可以在没有“摘要”服务的情况下启动Supervisor，因此它不会运行摘要节点：您使用的标志不是严格需要的，但它允许指定TensorBoard的日志保存位置，因此它在培训时确实有一些用处。你也可以把它命名为其他名称。@YaroslavBulatov用你的链接和有意义的代码（

sv=Supervisor（logdir='/tmp/mydir'，summary\u op=None）

）发布一个答案怎么样。你说得对。@YaroslavBulatov是的！请提供带有代码的答案！：D