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1. 使用不同的日志目录

TensorBoard 会根据日志文件所在的目录来区分不同的运行。可以为每次运行指定一个独立的日志目录，TensorBoard 会自动将这些目录中的数据加载并显示为不同的运行。

示例（TensorFlow）：

import tensorflow as tf# 第一次运行
writer1 = tf.summary.create_file_writer("logs/run1")
with writer1.as_default():for step in range(100):tf.summary.scalar("loss", 0.9 ** step, step=step)writer1.flush()# 第二次运行
writer2 = tf.summary.create_file_writer("logs/run2")
with writer2.as_default():for step in range(100):tf.summary.scalar("loss", 0.8 ** step, step=step)writer2.flush()

示例（PyTorch）：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 第一次运行
writer1 = SummaryWriter("runs/run1")
for step in range(100):writer1.add_scalar("loss", 0.9 ** step, step)
writer1.close()# 第二次运行
writer2 = SummaryWriter("runs/run2")
for step in range(100):writer2.add_scalar("loss", 0.8 ** step, step)
writer2.close()

在 TensorBoard 中，run1 和 run2 会被显示为两个不同的运行，可以通过选择不同的运行来查看对应的图表。

2. 使用标签（Tag）区分

虽然标签主要用于区分同一运行中的不同数据（例如不同的指标），但也可以通过在标签中添加前缀或后缀来区分不同运行的数据。

示例（TensorFlow）：

writer = tf.summary.create_file_writer("logs/combined")with writer.as_default():for step in range(100):tf.summary.scalar("loss_run1", 0.9 ** step, step=step)tf.summary.scalar("loss_run2", 0.8 ** step, step=step)writer.flush()

示例（PyTorch）：

writer = SummaryWriter("runs/combined")
for step in range(100):writer.add_scalar("loss_run1", 0.9 ** step, step)writer.add_scalar("loss_run2", 0.8 ** step, step)
writer.close()

在 TensorBoard 中，loss_run1 和 loss_run2 会被绘制在同一个图表中，但可以通过标签区分它们。

3. 使用 TensorBoard 的运行选择器

TensorBoard 提供了一个运行选择器（Run Selector），允许选择要显示的运行。可以在启动 TensorBoard 时指定日志目录的父目录，TensorBoard 会自动加载所有子目录中的日志文件，并将每个子目录视为一个独立的运行。

示例：

假设日志目录结构如下：

logs/
├── run1/
├── run2/
└── run3/

可以通过以下命令启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir=logs

在 TensorBoard 的界面中，可以通过运行选择器选择要显示的运行。每个运行的数据会被分别加载，你可以通过切换运行来查看不同的实验结果。

4. 为运行添加描述

为了更好地管理运行数据，可以在日志目录中添加一个 tfevents 文件，其中包含运行的描述信息。TensorBoard 会读取这些描述信息，并在界面中显示。

示例：

在日志目录中创建一个 README.md 文件，描述运行的参数和配置：

logs/
├── run1/
│   └── README.md
├── run2/
│   └── README.md
└── run3/└── README.md

在 README.md 文件中，可以写入类似以下内容：

# Run 1
- Learning Rate: 0.001
- Batch Size: 32
- Model: ResNet50

TensorBoard 会读取这些描述信息，并在运行选择器中显示，帮助快速区分不同的运行。