Quelle est la meilleure façon d'actualiser TensorBoard après l'ajout de nouveaux événements/journaux?
Quel est le meilleur moyen de voir rapidement le graphique mis à jour dans le fichier d'événements le plus récent d'une session TensorBoard ouverte? Lorsque je ré-exécute mon application Python, un nouveau fichier journal est créé avec de nouveaux événements/graphiques potentiellement nouveaux. Cependant, TensorBoard ne semble pas remarquer ces différences, à moins d'être redémarré.
Il s'avère que le backend TensorBoard actualise les journaux toutes les minutes. Ceci a été rapporté en tant que problème TensorFlow .
L'intervalle de rechargement peut être configuré à l'aide de l'indicateur --reload_interval du processus TensorBoard, mais cette option est actuellement disponible uniquement en maître et, à compter de la version 0.8, elle n'a pas été publiée.
Mon problème est différent. Chaque fois que j'actualise 0.0.0.0:6006, il semble que le nouveau graphique continue de s'ajouter à l'ancien, ce qui est assez gênant.
Après avoir essayé plusieurs fois de tuer le processus et de supprimer l’ancien journal, j’ai réalisé que le problème venait de writer.add_graph(sess.graph), parce que je n’ai pas réinitialisé le graphique dans le cahier jupyter. Après réinitialisation, le tensorboard pourrait afficher le dernier gragh.