Каков наилучший способ обновить TensorBoard после добавления новых событий / журналов?

Каков наилучший способ быстро увидеть обновленный график в последнем файле событий в открытом сеансе TensorBoard? Повторное выполнение моего приложения Python приводит к созданию нового файла журнала с потенциально новыми событиями / графами. Тем не менее, TensorBoard, похоже, не замечает этих различий, если не перезапущен.

2 Solutions collect form web for “Каков наилучший способ обновить TensorBoard после добавления новых событий / журналов?”

Оказывается, база данных TensorBoard обновляет журналы каждую минуту. Об этом сообщается как проблема TensorFlow .

Интервал перезагрузки может быть настроен с использованием флага –reload_interval процесса TensorBoard, но этот параметр в настоящее время доступен только в мастер-версии и с версии 0.8 не был выпущен.

Моя проблема другая. Каждый раз, когда я 0.0.0.0:6006 , кажется, что новый график продолжает добавляться к старой, что довольно раздражает.

После попытки убить процесс и удалить старый журнал несколько раз, я понял, что проблема исходит от writer.add_graph(sess.graph) , потому что я не сбросил график в ноутбуке jupyter. После сброса тензорная панель может отображать новейшие графы.

  • Предсказание следующего слова с использованием примера тензорного потока языковой модели
  • TensorFlow: Ошибка PlaceHolder при использовании tf.merge_all_summaries ()
  • Точность торсионного потока на 0,99, но прогнозы ужасные
  • TensorFlow в производстве для прогнозирования в реальном времени в приложении с высоким трафиком - как его использовать?
  • Проект LSTM несовместим с CSV-форматом
  • Tensorflow: восстановление графика и модели, а затем выполнение оценки на одном изображении
  • Тензорный поток глубокой нейронной сети для регрессии всегда предсказывает одинаковые результаты в одной партии
  • TensorFlow: «Попытка использовать неинициализированное значение» в переменной инициализации
  • Python - лучший язык программирования в мире.