Machine learning tensorflow能否自动创建唯一的运行目录?

Machine learning tensorflow能否自动创建唯一的运行目录?,machine-learning,tensorflow,tensorboard,Machine Learning,Tensorflow,Tensorboard,通过将每次运行存储在日志目录的子目录中,Tensorboard可以可视化tensorflow图的多次运行。 例如,提供了以下示例: experiments/ experiments/run1/ experiments/run1/events.out.tfevents.1456525581.name experiments/run1/events.out.tfevents.1456525585.name experiments/run2/ experiments/run2/events.out.t

通过将每次运行存储在日志目录的子目录中,Tensorboard可以可视化tensorflow图的多次运行。 例如,提供了以下示例:

experiments/
experiments/run1/
experiments/run1/events.out.tfevents.1456525581.name
experiments/run1/events.out.tfevents.1456525585.name
experiments/run2/
experiments/run2/events.out.tfevents.1456525385.name
/tensorboard --logdir=experiments
要开始下一次运行(run3),应将新目录传递给SummaryWriter构造函数:

summary_writer = tf.train.SummaryWriter('experiments/run3/', sess.graph)
其中目录是顶级日志目录(实验)和唯一ID(run3)

有没有办法自动创建新的唯一运行ID?
顺序整数ID很好,基于时间的ID也很好。

您可以在python中检查
实验中存在哪些目录,并创建一个带有递增数字的新目录

如果列表为空,我们从
运行\u 01
开始

导入操作系统
上一次运行=os.listdir('实验')
如果len(先前的_运行)==0:
运行编号=1
其他:
运行次数=最大值([int(s.split('run_uu')[1]),用于前一次运行中的s])+1
logdir='运行\u%02d''运行\u编号
summary\u writer=tf.train.SummaryWriter(os.path.join('experiments',logdir),sess.graph)

我使用
“%02d”
来命名如下:
run\u 01、run\u 02、run\u 03。。。运行_10,运行_11

您可以在python中检查
实验中存在哪些目录
,并创建一个编号递增的新目录

如果列表为空,我们从
运行\u 01
开始

导入操作系统
上一次运行=os.listdir('实验')
如果len(先前的_运行)==0:
运行编号=1
其他:
运行次数=最大值([int(s.split('run_uu')[1]),用于前一次运行中的s])+1
logdir='运行\u%02d''运行\u编号
summary\u writer=tf.train.SummaryWriter(os.path.join('experiments',logdir),sess.graph)
我使用
“%02d”
来命名如下:
run\u 01、run\u 02、run\u 03。。。运行\u 10,运行\u 11