Cómo "restablecer" los datos de tensorboard después de matar la instancia de tensorflow

Ok, por alguna razón no funcionaba antes pero ahora sí:

Debe borrar los archivos de registro de Tensorboard Y matar a su proceso

Después de matar el proceso corre fuser 6006/tcp -k al puerto libre 6006 (si estás en linux) y dispara tensorboard de nuevo.

Sí, creo que en última instancia este aspecto es positivo.
Como ejemplo, en mi script automatizo nuevos registros de ejecución a través de datetime:

from datetime import datetime
now = datetime.now()
logdir = "tf_logs/.../" + now.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "/"

Luego, al ejecutar TensorBoard, puede hacer clic en las diferentes ejecuciones activadas y desactivadas siempre que haya ejecutado TensorBoard en el directorio padre.

Si sabe que no le importa una ejecución anterior y la quiere fuera de su vida, entonces sí, necesita eliminar los archivos de eventos y soportar el inusualmente largo proceso de matar y reiniciar TensorBoard.

Acabo de encontrar la solución a este problema. Solo pon cada evento.fuera de archivo en una carpeta separada dentro de su directorio de registro. Y obtendrá una buena visualización en tensorboard con cada ejecución en un color diferente.

Tuve un problema similar, pero con una duplicación de gráficos computacionales: acaban de agregar en tensorboard cuando llamé

writer.add_graph(graph=sess.graph)

En mi caso, no se trataba de archivos de registro, sino del contexto de Jupyter Notebook.

Me di cuenta de que después de varias ejecuciones de una celda de Jupyter con una definición de gráfico, el gráfico no se ha restablecido, sino que apareció en el contexto como un duplicado, así que agregué

tf.reset_default_graph()

Antes del inicio de la construcción de un gráfico computacional.

Espero que ayudar.

Agregue el siguiente fragmento a su código y debería restablecer automáticamente su tensorboard.

if tf.gfile.Exists(dirpath):
   tf.gfile.DeleteRecursively(dirpath) 

Esto eliminará los registros anteriores.

Esto elimina automáticamente el directorio de registro.

import shutil

shutil.rmtree('log_dir', ignore_errors=True)