Tensorflow 如何在TensorBoard中显示不同的跑步？

TensorBoard似乎有一个功能，可以显示多个不同的运行并切换它们

---

我如何在此处显示多个跑步记录，以及如何为它们指定名称以区分它们？

我在github（）上找到了我自己问题的答案

---

您需要将日志放入子文件夹，例如/logs/run1/中，然后在根文件夹上运行tensorboard，例如/logs/

除了tensorboard扫描子目录（这样您可以在运行时传递包含这些目录的目录），还可以显式地将多个目录传递给tensorboard并提供自定义名称（示例取自--help输出）：

有关更多信息，请访问

在TensorBoard的最新版本中，这种方式的别名需要一个不同的参数，但是不鼓励使用它（引自github上的当前文档-上面链接）：

Logdir&Logdir\u规范（传统模式）

您还可以传递以逗号分隔的日志目录列表，以及 TensorBoard将监视每个目录。您还可以为每个目录指定名称 通过在名称和 路径，如

tensorboard--logdir\u spec name1:/path/to/logs/1，name2:/path/to/logs/2

不鼓励使用此标志（-logdir_spec），通常可以避免使用。 TensorBoard递归地遍历日志目录；用于更细粒度的 控件，首选使用符号链接树。当 使用--logdir_spec代替--logdir

---

好像这样说就可以了：

writer = SummaryWriter(logdir='/runs/you_tag')

---

然后tensorboard将在

runs/

下面创建一个

you\u-tag

文件夹，同时，web应用程序将刷新并找到

you\u-tag
tensorboard的新版本logdir更改为logdir\u-spec：

tensorboard--logdir\u spec=name1:/path/to/logs/1，name2:/path/to/logs/2
这应该是答案注：主目录快捷方式（
~
）显然没有正确解析，请使用全名。与tensorflow相比，它更像是一个shell对象-~必须位于“shell单词”的开头（例如，在引号外的空格后面）。在这里，您可以使用$HOME来代替。
~
对我有效，因此它很可能已在以后的tensorflow版本中得到修复。对于最新的TensorBoard版本（我目前使用的是2.3，不确定具体何时发生更改），请参见下文，
--logdir
不再起作用了。具体来说，为什么不鼓励使用
--logdir\u spec
呢？当将新运行与某个基本的“当前最佳”运行进行比较时，它的功能非常强大。这似乎是错误的，事实上，不鼓励使用logder\u spec（请按照公认答案中github上的文档链接进行操作）.嗨，他特别要求手动插入不同的运行。logdir是告诉tensorboard迭代搜索所有运行。如果你想为每个运行指定一个名称并约束目录，你需要使用logdir_规范。我同意它写得有点奇怪..可能不鼓励，但这是他要求的…这是wo对我来说太棒了！显然，
--logdir
不再工作，需要
logdir\u spec
来代替！
writer = SummaryWriter(logdir='/runs/you_tag')