在使用 tensorboard 时，我清除了我的数据目录并训练了一个新模型，但我看到的是旧模型的图像。为什么 tensorboard 加载旧数据，它存储在哪里，以及如何删除它？
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Tensorboard 具有缓存，以防长时间训练失败，您有类似“bak”的文件，您的电路板将从中生成可视化。不幸的是，手动删除隐藏的临时文件不是一个好的做法，因为从显示文件中看不到它们，包括带有 . （点）前缀使用 bash。这个内存是自我管理的。对于最佳实践，（1）让您的张量板名称对于每次运行的结果都是动态的：这可以使用 datetime 库和 python 中的 f 字符串来完成，以便每次运行的名称由时间戳分隔。 （如果您导入 subprocess 包并直接从脚本运行 bash 命令，则此命令直接从 python 完成，例如 jupyter notebook。） (2) 此外，强烈建议您保存您的logdir（日志目录）与您运行代码的位置分开。这两种做法结合起来应该可以解决所有与 tmp 文件错误填充新结果相关的问题。
How to "reset" tensorboard data after killing tensorflow instance