Spyder 附加 Tensorboard 摘要文件
Spyder appends Tensorboard summary files
当我从控制台 运行 我的 python 代码时，一切正常：我每次都得到一个新的 tensorboard 文件（626 字节），我可以使用 Tensorboard 服务查找它。
但是，当我 运行 来自 Spyder IDE 的这段代码时，在每个 运行 之后都会有一个包含来自 all[=20= 的数据的新文件] 自 Spyder 启动以来的 运行s。在 Spyder 中执行 10 运行s 之后，即使我关闭了 tensorboard 服务器并删除了带有日志的目录，在第 11 运行 之后会有一个大约 6K 大小的新文件，包含所有以前的 运行s.
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2,name ='a')
b = tf.constant(3,name = 'b')
x = tf.add(a, b)
with tf.Session() as sess:
# add this line to use TensorBoard.
writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', sess.graph)
print (sess.run(x))
writer.close() # close the writer when you’re done using i
Spyder重启后整个故事重新开始，第一个运行产生正确的结果，而第二个已经包含其前身数据。
Spyder IDE 做一些缓存或什么？
好的，我找到了我自己的问题的答案。 Spyder中有一个设置：Tools -> Preferences -> 运行 -> 'Clear all variables before execution'
（也在 运行 -> 每个文件的配置... -> 'Clear all variables before execution'）
当我从控制台 运行 我的 python 代码时，一切正常：我每次都得到一个新的 tensorboard 文件（626 字节），我可以使用 Tensorboard 服务查找它。
但是，当我 运行 来自 Spyder IDE 的这段代码时，在每个 运行 之后都会有一个包含来自 all[=20= 的数据的新文件] 自 Spyder 启动以来的 运行s。在 Spyder 中执行 10 运行s 之后，即使我关闭了 tensorboard 服务器并删除了带有日志的目录，在第 11 运行 之后会有一个大约 6K 大小的新文件，包含所有以前的 运行s.
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2,name ='a')
b = tf.constant(3,name = 'b')
x = tf.add(a, b)
with tf.Session() as sess:
# add this line to use TensorBoard.
writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', sess.graph)
print (sess.run(x))
writer.close() # close the writer when you’re done using i
Spyder重启后整个故事重新开始，第一个运行产生正确的结果，而第二个已经包含其前身数据。
Spyder IDE 做一些缓存或什么？
好的，我找到了我自己的问题的答案。 Spyder中有一个设置：Tools -> Preferences -> 运行 -> 'Clear all variables before execution'
（也在 运行 -> 每个文件的配置... -> 'Clear all variables before execution'）