Tensorflow 什么'；在恢复模型时，避免在张力板上重叠是总结编写的正确方法

我用tensorflow编写了一个CNN图像分类器，并使用tensorboard监控训练。但是，当我从检查点停止并恢复时，会出现如下重叠：

我按照上的说明将

SessionStatus.START

消息写入摘要文件，但它似乎不起作用

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这是我的代码：

summary_writer.add_session_log(SessionLog(status=SessionLog.START),global_step=step)

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我不知道这是否是一个答案，但如果你把全局_步长变量放入一个tensorflow变量中（与数据一起存储），然后，当你恢复模型时，全局_步长变量也会恢复到原来的值，它会在tensorboard中继续，或者？对不起，我没有测试它。

是的，它是正确的，我解决了它。我只需恢复模型并将全局步骤另存为（开始步骤），然后立即添加摘要编写器。添加会话日志（SessionLog（status=SessionLog.start），全局步骤=开始步骤），因此此开始步骤之后的所有事件都将被丢弃，不会重叠。