TensorBoard上并未显示所有运行结果

Question

我正在使用 TensorBoard 来可视化三个运行结果。我有一个名为 logs 的文件夹，其中包含三个文件：

2016-03-18_22-11-12
2016-03-18_22-11-27
2016-03-18_22-23-46

当我在logs目录下运行tensorboard --logdir .时，只有2016-03-18_22-23-46可见：

如果我从logs中删除了2016-03-18_22-23-46并重新启动tensorboard，则只有2016-03-18_22-11-27是可见的。这是怎么回事？

编辑：日志文件（令人惊讶地）相当大：这里是du -h命令的结果：

1,1G    ./2016-03-18_22-23-46
925M    ./2016-03-18_22-11-12
934M    ./2016-03-18_22-11-27
2,9G    .

编辑： 可以通过将日志和检查点保存到tensorboard日志目录的子目录中，获取上述运行结构。详情请见此处。

run_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
FLAGS.train_dir = '/datalab/tf_runs/' + run_time #Directory to put the training data.
summary_writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.train_dir, sess.graph_def)

- P. Camilleri

Answer 1

Tensorboard需要一些时间来解析日志文件。如果您刷新图表，您会看到它显示越来越多的迭代。当它完成解析一个后，下一个运行将弹出。

有点烦人的是没有视觉指示，也许这值得在https://github.com/tensorflow提出一个功能请求。

- etarion

Answer 2

另一种解决方案是使用以下--max_reload_threads选项：

tensorboard --logdir=runs --max_reload_threads 4

线程数量可以根据一个线程一次只能解析一个运行的事实来确定。

- Vijay Gunasekaran

Answer 3

TL;DR: 关闭任何当前运行的具有Tensorboard回调的jupyter笔记本/Python文件。

我遇到了同样的问题，只有一个运行在Tensorboard中可视化，而其他运行没有列出。如@etarion在他的答案中指出的那样，我等待并刷新了一段时间，但这并没有使其他运行出现。

然后我发现了发生了什么：我刚刚完成了笔记本文件中的训练。然后我想在Tensorboard中打开所有以前的运行，唯一出现的是我刚刚训练过的当前运行。我首先必须关闭笔记本文件，然后运行Tensorboard就显示了所有的运行！

由于某种原因，笔记本仍处于活动状态，导致Tensorboard仅采用此运行。

- MJimitater