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TensorBoardに表示されているログをリセット(初期化)する

Python/TensorFlowの使い方(目次)

まず、次のコードをJupyter Notebookで実行します。

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('X'):
    x = tf.placeholder(tf.int32)

with tf.name_scope('Y'):
    y = tf.Variable(3)
    
with tf.name_scope('Z'):    
    z = tf.add(x, y)

init =tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    # ログの出力
    tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph)  
    
    sess.run(init)
    result = sess.run(z, feed_dict={x:5})        
result

TensorBoardで確認すると、次のようになります。

さきほどのコードをあと、2回実行するとこんな風になります。

そうなんです。TensorBoardは過去のログも含めて表示するようになっているようです。

TensorBoardをリセットする

TensorBoardを初期化するには次のようにします。

ログファイルを全て削除する
Jupyter Notebookでメニューの[kernel][Restart & Clear Output]で保持している情報をリセットする
TensorBoardを再起動する

すると、TensorBoardにはログファイルがないよって表示されます。

これで、リセットできてるはずです。

出来ていない場合は、TensorBoardのページを閉じて、再度、新規にアクセスして見てください。





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公開日：2018年07月31日 最終更新日：2018年08月24日
記事NO：02706


この記事を書いた人

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サーバー構築からWebアプリケーション開発。IoTをはじめとする電子工作、ロボット、人工知能やスマホ/OSアプリまで分野問わず経験。

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プチモンテ代表、アーティスト名：プチモンテ
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BGMは楽器(音源)さえあれば、何でも制作可能。歌モノは主にロック、バラード、ポップスを制作。歌詞は叙情詩、叙情的な楽曲が多い。楽曲制作は2023年12月中旬 ～

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