我已经构建了（在Python 3.6的jupyter笔记本中）一个长ML概念证明，它本质上有3个部分：load＆amp;准备数据;火车网络;使用网络。
我希望能够从“火车网络”重新运行它，而无需再次准备数据的“成本”。再次（甚至从保存文件加载准备好的数据需要相当长的时间）。
当我从网络训练开始运行所有单元格时（其中第一个单元格包含K.clear_session以消除任何以前的网络 - 如果体系结构发生变化需要），它会在某个方向上失败，因为仍然是存储的变量（具有相同的名称），它们是旧图的一部分。
我可以看到两个简单的解决方案（但你可以建议一个更好的方法来整理）：
global()中的所有已定义变量（张量）和del任何张量变量（隐含地是旧会话和图形的所有部分），我可以看到K.get_uid，但无法看到我如何使用此信息来完成我需要的工作。
与此同时，每次调整网络时，我都必须重置并重新运行整个工作簿。
有更好的方法吗？