深度学习pytorch使用tensorboard可视化实验数据

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习pytorch使用tensorboard可视化实验数据相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

[1] 可视化界面

  先上效果图:

[2] 使用教程

[2.1] 安装pytorch和tensorboard

  输入命令:

pip install torch
pip install tensorboard 

[2.2] 在代码中使用write

  代码demo:

import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  # 也可以使用 tensorboardX
# from tensorboardX import SummaryWriter  # 也可以使用 pytorch 集成的 tensorboard

writer = SummaryWriter('log') # 配置生成的数据保存的地址
for epoch in range(100):
    writer.add_scalar('test/squared', np.square(epoch), epoch)

writer.close()

  执行上述代码后在本文件更目录下生成一个logs文件,且包含了一个事件文件。

[2.3] 打开tensorboard面板

  在pycharm中terminal终端输入:

tensorboard --logdir=logs

  一定要注意起初配置的生成文件保存地址,你在terminal终端中命令的地址要能够访问的到!!!

  输入命令后,会生成一个地址,访问即可。

  注意尽量要用谷歌浏览器访问。我用QQ浏览器(谷歌内核)有的数据都刷不出来。

以上是关于深度学习pytorch使用tensorboard可视化实验数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习pytorch使用tensorboard可视化实验数据

第三节4:深度学习必备组件之TensorBoard和标准化技术

pytorch实战学习第七篇:tensorboard可视化介绍

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