Python Tensorboard：高效显示多个Tensorboard运行，以分析超参数

Tensorboard最近增加了可视化效果的功能：

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我的问题是，我有大量的数据（~80Gb的日志文件），当我在运行中打开文件时，这些数据无法快速加载。它会发现所有的运行，但需要很长时间才能将它们加载到hyperparameter部分。有没有办法加快这个过程（例如，减少加载的点数）？

我最终能够通过向tensorboard命令添加标志将数据加载到tensorboard中：

--samples_per_plugin=scalars=100

这个数字是任意的，但我想如果你只关心超参数，使用10就可以了

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尽管这样做了，加载所有超参数数据仍然花费了大约5个小时。

通过向tensorboard命令添加标志，我最终能够将数据加载到tensorboard中：

--samples_per_plugin=scalars=100

这个数字是任意的，但我想如果你只关心超参数，使用10就可以了

尽管如此，加载所有超参数数据仍然需要大约5个小时