图表选项卡显示过去的模型

Question

在连续运行多个模型之后，当我检查仪表板时，我可以在Graph中看到前面的模型。

我确实保存在每个型号的不同文件夹中。

这里我的代码(Conda3.7环境上的tensorflow2)：

import tensorflow as tf

def create_model(num_model):
    '''
    Choose between two neural networks models
    :param num_model: Model number : 1 for model one and anything else for the second model
    :return: model architecture
    '''
    model = None
    if num_model == 1:
        model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
            tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dropout(0.2),
            tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
        ])
    else:
        model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
            tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dropout(0.5),
            tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
        ])
    return model

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

"""
Create and train the first model
"""
model1 = create_model(1)
model1.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="mnist\\first")
model1.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])
model1.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

"""
Create and train the second model
"""
model2 = create_model(2)
tensorboard_callback2 = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="mnist\\second")
model2.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
model2.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback2])
model2.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

在航站楼接受培训后：

tensorboard --logdir mnist/first

第一个模型的图标签没有问题，在图选项卡中我看到了正确的模型。

但当我检查第二种型号时：

tensorboard --logdir mnist/second

包含第一个模型的第二个模型的图选项卡现在在图形模型中，我可以看到这两个模型。

如何在第二个模型的张板图中只有第二个模型？

Answer 1

我猜tensorboard显示了keras默认图，其中包含了迄今为止创建的所有操作节点。若要在第二个张表中只有第二个图，请尝试使用- tf.keras.backend.clear_session()重新设置keras默认会话/图。

如果它没有达到所需的效果，请尝试- tf.compat.v1.reset_default_graph()。

您可能还必须第二次调用mnist.load_data()。