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

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？

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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