Tensorboard：所有实验都写成一个没有提供标签

如何解决Tensorboard：所有实验都写成一个没有提供标签

我想比较我在创建新的 SummaryWriter 实例的循环中所做的几次运行：

for experiment_name in experiments:
    logger = SummaryWriter(self._log_path,comment=experiment_name)
    ...
    for epoch in range(5):
        ...
        logger.add_scalar("Epoch Loss",loss,epoch)
        ...
    logger.close()

在日志路径中，我得到了几个这样的文件：

events.out.tfevents.1609675249.nlp-vm.13735.0
events.out.tfevents.1609679736.nlp-vm.13735.1
events.out.tfevents.1609687200.nlp-vm.13735.2
events.out.tfevents.1609691662.nlp-vm.13735.3
events.out.tfevents.1609699158.nlp-vm.13735.4
events.out.tfevents.1609703743.nlp-vm.13735.5
events.out.tfevents.1609711308.nlp-vm.13735.6
events.out.tfevents.1609716054.nlp-vm.13735.7

但是 Tensorboard 将所有运行显示为一个：

1. example

2. example

你能说我应该怎么做才能修复它吗？我可以在不重新运行所有实验的情况下完成吗？

解决方法

我在一个文件夹中的事件文件应该在单独的文件夹中，文件夹名称将显示为实验名称。

还在 SummaryWriter documentation 中找到了重要的注释：

• comment (string)：注释 log_dir 后缀附加到默认值 log_dir。如果分配了 log_dir，则此参数无效。

,

您可以在记录新数据点时连接实验名称。类似的东西：

logger.add_scalar('%s Epoch Loss' % experiment_name,loss,epoch)

,

这不是对您问题的直接回答，但您是否尝试过 Aim？它旨在记录、搜索和比较数百个实验。我是一名贡献者，构建它的动机就是这样的问题。

Aim 非常容易上手：

pip install aim

然后在你的训练代码中 - 只需要知道两个函数：

import aim
aim.set_params(hyperparam_dict,name='hparams')
aim.track(metric_value,name='metric_name',epoch=epoch_number)

aim up

下面工具的屏幕截图和一个 demo link to play with。

希望对您有所帮助！