在做網絡訓練實驗時，有時需要同時將訓練曲線和測試曲線一起顯示，便于觀察網絡訓練效果。經過很多次踩坑后，終于解決了。
具體的方法是：設置兩個writer，一個用于寫訓練的數據，一個用于寫測試數據，并且這兩個writer分別存在train和test路徑中，注意測試的writer不能加sess.graph如下代碼所示。
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...train_log_dir = 'logs/train/'test_log_dir = 'logs/test/' # 兩者路徑不同megred = tf.summary.merge_all()with tf.Session() as sess: writer_train = tf.summary.FileWriter(train_log_dir,sess.graph) writer_test = tf.summary.FileWriter(test_log_dir) # 注意此處不需要sess.graph ...other code... writer_train.add_summary(summary_str_train,step) writer_test.add_summary(summary_str_test,step) |
此處貼一個使用mnist測試的圖片，如圖所示，在左下角可以通過test和train的選項卡選擇查看哪條曲線。
以上這篇tensorboard實現同時顯示訓練曲線和測試曲線就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
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