tensorflowは自動的に一意の実行ディレクトリを作成できますか？

Question

Tensorboardは、各実行をロギングディレクトリのサブディレクトリに格納することによって、テンソルフローグラフの複数の実行を視覚化することができます。例えば 、the documentationこの例を提供します。

experiments/ 
experiments/run1/ 
experiments/run1/events.out.tfevents.1456525581.name 
experiments/run1/events.out.tfevents.1456525585.name 
experiments/run2/ 
experiments/run2/events.out.tfevents.1456525385.name 
/tensorboard --logdir=experiments 

次の実行（RUN3）を開始するには、新しいディレクトリは、SummaryWriterコンストラクタに渡す必要があります：

ディレクトリがトップである

summary_writer = tf.train.SummaryWriter('experiments/run3/', sess.graph) 

レベルロギングディレクトリ（実験）と一意のID（run3）。

新しい一意の実行IDを自動的に作成する方法はありますか？ シーケンシャルな整数IDは良いので、時間ベースのIDも良いでしょう。

Answer 1

experimentsに存在するディレクトリが何であるかをpythonで確認し、増分された番号で新しいディレクトリを作成することができます。

リストが空の場合は、run_01から開始します。 run_01, run_02, run_03, ... run_10, run_11：

import os 

previous_runs = os.listdir('experiments') 
if len(previous_runs) == 0: 
    run_number = 1 
else: 
    run_number = max([int(s.split('run_')[1]) for s in previous_runs]) + 1 

logdir = 'run_%02d' % run_number 
summary_writer = tf.train.SummaryWriter(os.path.join('experiments', logdir), sess.graph) 

は、私のような名前を持っている "%02d"を使用しました。