小编And*_*huk的帖子

我正在使用自定义tf.Estimator对象来训练神经网络。问题在于培训后事件文件的大小-太大了。我已经通过使用解决了将一部分数据集保存为常量的问题tf.Dataset.from_generator()。但是，尺寸仍然很大，开始时tensorboard我收到消息

W0225 10:38:07.443567 140693578311424 tf_logging.py:120] Found more than one metagraph event per run. Overwriting the metagraph with the newest event.

因此，我想我正在此事件文件中创建并保存许多不同的图形。是否可以关闭此保存或仅保存第一份副本？

众所周知，我找到了删除所有默认日志的唯一方法，方法是删除带有

list(map(os.remove, glob.glob(os.path.join(runtime_params['model_dir'], 'events.out.tfevents*'))))

但是，这对我来说是一个不好的解决方案，因为我希望保留摘要，最好保留图表的一个副本。

从文档中，我可以看到

估算器自动将以下内容写入磁盘：

• 检查点，它们是训练期间创建的模型的版本。
• 事件文件，其中包含TensorBoard用于创建可视化文件的信息。是否可以关闭事件文件的写操作？

我正在做mnist教程,并且当我尝试打开TensorBoard时,fully_connected_feed.py工作并将events.out.tfevents.1447186888文件保存到〜..\data\

python ~/tensorflow/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=~/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/data 

或者像这样

tensorboard --logdir=~/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/data

它打开,但后来我看到"没有找到标量摘要标签."