我正在学习使用TensorBoard，每次启动张量板时，我都会在终端上收到消息：
WARNING:tensorflow:Found more than one graph event per run. Overwriting the graph with the newest event.
我假设是因为我使用相同的名称多次运行相同的模型。我只想多次运行我的模型，并能够使用tensorflow检查它的作用。刚刚重新开始运行：
tensorboard --logdir=path/to/log-directory
不是通常的做法吗？或者当我想多次运行相同的模型并探索不同的学习算法，步长，启动等时，做这种工作的建议是什么？是否真的有必要每次都设置一个新的日志目录？
答案 0 :(得分：5)
在图表中导出模型时，tensorflow会创建一个包含日志信息的新文件。因此，每次运行它时，新信息都会添加到同一文件夹中。
由于张量板不能将一个模型与其他模型区分开来，因此显示警告。所以是的，你应该每次迭代使用不同的日志文件夹。实际上，一些示例在运行图形之前删除了日志目录。
答案 1 :(得分：0)
创建tf.summary.FileWriter()时，会为TF提供一个目录，在该目录中，它将编写事件文件并向其添加摘要和事件。每个新文件都包含名称，时间戳和您的计算机。因此，当您多次运行writer时，它会在您的目录中创建一个新文件。尝试几次运行，你会得到类似ls -1的东西（我跑了4次）：
events.out.tfevents.1492391591.salvadordali-laptop
events.out.tfevents.1492395088.salvadordali-laptop
events.out.tfevents.1492395117.salvadordali-laptop
events.out.tfevents.1492395120.salvadordali-laptop
你的警告告诉你完全一样：发现很多次，会使用最后一次。您可以忽略它，因为它将使用最新的运行（基于时间戳）。
如果您不喜欢警告，可以：
rm -R logs/（如果日志是您的目录）