PyTorch学习笔记 6.可视化工具visdom

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PyTorch学习笔记 6.可视化工具visdom相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

原创 PyTorch学习笔记 6.可视化工具visdom

一、visdom 简介

visdom 是Facebook 为PyTorch 打造的一款可视化工具，在2017年开源，代码地址：
https://github.com/fossasia/visdom，国内也可以使用其代码镜像：
https://gitee.com/mirrors/Visdom?_from=gitee_search

二、一些概念及简单使用

1. env 环境

visdom默认环境称为main，可以在使用时指定其它环境。不同用户、不同程序一般使用不同的环境。不同环境的可视化结果互相隔离、互不影响。

2. pane 窗格

可以大概理解为GUI编程的的一个Frame区域。一个环境里可以使用不同的窗格，每个窗格可视化或记录某一信息。

3. 安装

注意使用 visdom 要在操作系统GUI环境下。

pip install visdom

安装完以后，要通过下面命令启动visdom服务：

python -m visom.server
# 或直接用命令：
visdom

如果在linux环境下可以使用下面命令将服务放到后台运行：

nohup python -m visdom.server &

visdom会启动一个web服务，默认端口号8097。客户端与web server使用tornado通讯。

启动后，通过浏览器可以打开网址：
http://localhost:8097

4. 一些启动操作

-port： WEB服务端口
-hostname： 运行服务器的主机名
-base_url： 基础服务器网址（默认 = /）
-env_path： 重新加载环境的路径
-logging_level： 记录级别（默认 = INFO）。接受标准文本和数字记录值
-readonly： 标志以读取模式启动服务器
-enable_login： 需要用户名和密码才能登录
-force_new_cookie： 标记重置服务器使用的安全 Cookie，使当前登录 Cookie 无效。需要。-enable_login
-bind_local： 限制本机才能访问

5. 运行demo

克隆官网demo，运行里面的demo:

git clone https://gitee.com/mirrors/Visdom.git
cd Visdom
python3 demo.py

在网页上显示：

三、一些输出项

1. Plotly提供的可视化API接口

vis.scatter : 2D 或 3D 散点图
vis.line : 线图
vis.stem : 茎叶图
vis.heatmap : 热力图
vis.bar : 条形图
vis.histogram: 直方图
vis.boxplot : 箱型图
vis.surf : 表面图
vis.contour : 轮廓图
vis.quiver : 绘出二维矢量场
vis.image : 图片
vis.text : 文本
vis.mesh : 网格图
vis.save : 序列化状态

2. 基础可视化接口

Visdom 提供以下基础的可视化接口：

vis.image : image
vis.images : list of images
vis.text : arbitrary html
vis.properties : properties grid
vis.audio : audio
vis.video : videos
vis.svg : SVG object
vis.matplot : matplotlib plot
vis.save : serialize state server-side

3. 环境操作API

关闭： 关闭一个窗口 id
vis.delete_env：删除指定环境
vis.win_exists：检查是否有窗口已经存在
vis.get_env_list：获取服务器上所有环境的列表
vis.win_hash： 获取窗口内容的 md5 哈希值
vis.get_window_data：获取窗口的当前数据
vis.check_connection：检查服务器是否连接
vis.replay_log：重播所提供的日志文件中的操作

4. 文本

import visdom
vis = visdom.Visdom(env=u'test1')

vis.text('Hello World', win='text1')

显示结果：

追回文本：

5. 绘制折线图

import visdom

import torch
from visdom import Visdom
import numpy as np

# 新建名为'test3'的环境
viz = Visdom(env='test3')

arr = np.random.rand(10)

# Numpy Array
viz.line(Y=arr)
# Python List
viz.line(Y=list(arr))
# PyTorch tensor
viz.line(Y=torch.Tensor(arr))

6. 绘制一个通用图（输入dict字典）

import visdom
vis = visdom.Visdom()

trace = dict(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], mode="markers+lines", type='custom',
             marker={'color': 'red', 'symbol': 104, 'size': "10"},
             text=["one", "two", "three"], name='1st Trace')
layout = dict(title="First Plot", xaxis={'title': 'x1'}, yaxis={'title': 'x2'})

vis._send({'data': [trace], 'layout': layout, 'win': 'mywin'})

7. 折线显示torch的一组数据

显示pytorch一段可视化代码：

import visdom
import torch
# 指定环境 
vis=visdom.Visdom(env=u'test1')

x = torch.arange(1,30,0.01)
y=torch.sin(x)
vis.line(X=x, Y=y, win='sinx', opts={'title':'y=sin(x)'})

输出结果：

8. 折线显示一个张量


import visdom
import torch
vis = visdom.Visdom(env=u'test2')

for i in range(10):
    vis.line(X=torch.FloatTensor([i]), Y=torch.FloatTensor([i**2]), win='loss', update='append' if i> 0 else None)

9. 显示一个全为1的矩阵图形

import visdom
import numpy as np

vis = visdom.Visdom(env='test4')
vis.text('test4', win='main')
vis.image(np.ones((3, 100, 100)))

10. append 增加数据

import visdom
import numpy as np
import time
vis = visdom.Visdom(env='test5')
# 利用update更新图像 update更新图像，append新增，replace 使用新数据，remove用于删除“name”中指定的跟踪
x = 0
y = 0
my_win = vis.line(X=np.array([x]), Y=np.array([y]), opts=dict(title='Update'))
for i in range(10):
    time.sleep(1)
    x += 1
    y += i
    vis.line(X=np.array([x]), Y=np.array([y]), win=my_win, update='append')

11. video显示视频

# coding=utf-8
import time
from visdom import Visdom
import requests
import os
import numpy as np

viz = Visdom(server='http://127.0.0.1', port=8097)
assert viz.check_connection()

# 视频下载可能比较慢，耐心等几分中
video_file = "demo.ogv"
if not os.path.exists(video_file):
    video_url = 'http://www.jplayer.org/video/ogv/Big_Buck_Bunny_Trailer.ogv'
    res = requests.get(video_url)
    with open(video_file, "wb") as f:
        f.write(res.content)

viz.video(videofile=video_file)
time.sleep(1000*10)

显示视频需要浏览器的支持， 我没有测试成功。

12. 生成彩色随机图片

import visdom
import torch

# 新建一个连接客户端
# 指定env = 'test1'，默认是'main',注意在浏览器界面做环境的切换
vis = visdom.Visdom(env='test6')

# 绘制4张图片随机的彩色图片
vis.images(torch.randn(4, 3, 128, 128).numpy(), nrow=2, win='imgs', opts={'title': 'imgs'})

13. 其它一些输出项

  • vis.properties 在窗格中显示可编辑的属性
  • vis.audio 播放音频
  • vis.svg 绘制一个SVG对象
  • vis.matplot 此函数绘制Matplotlibplot
  • vis.plotlyplot 绘制一个Plotly图对象
  • vis.embeddings 使用Barnes-Hut t-SNE算法)可视化一组特征
  • vis.save 保存在visdom服务器上仍然有效的环境
  • vis.scatter 绘制2D或3D散点图
  • vis.stem 此函数绘制stem图
  • vis.heatmap 绘制热图
  • vis.bar 绘制规则的，堆叠的或分组的条形图
  • vis.histogram 绘制指定数据的直方图
  • vis.boxplot 绘制指定数据的箱形图
  • vis.surf 绘制表面图
  • vis.contour 绘制轮廓图
  • vis.quiver 绘制一个抖动图
  • vis.close 关闭特定的窗口
  • vis.delete_env 完全删除指定的环境
  • vis.fork_env 派生类似于UI功能的环境
  • vis.win_exists 该函数返回一个布尔值，指示服务器上是否已经存在指定窗口"win"
  • vis.get_env_list 此函数在调用时返回服务器上所有环境的列表
  • vis.win_hash 如果服务器上存在窗口"win"的内容，则此函数返回md5哈希值。否则返回None
  • vis.replay_log 此函数获取虚拟日志的内容，并将其重播到当前服务器以恢复状态或处理所有丢失的条目。

以上是关于PyTorch学习笔记 6.可视化工具visdom的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

pytorch visdom可视化工具学习—1—详细使用-1—基本使用函数

Pytorch-Visdom可视化工具

[Pytorch系列-70]：开发环境 - 可视化工具visdom安装与使用方法

资源 | 价值迭代网络的PyTorch实现与Visdom可视化

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