pytorch tensorboard可视化的使用详解

目录
  • 一、 安装tensorboard
  • 二、 使用tensorboard
    • 1、首先导入模块
    • 2、初始化
    • 3、记录内容
    • 4、关闭
  • 三、可视化
    • 1、打开终端写命令行
    • 2、打开浏览器打开tensorboard可视化

一、 安装tensorboard

直接pip即可:

pip install tensorboard

这里注意,使用pytorch,并不需要额外安装tensorflow。

二、 使用tensorboard

记录训练的loss和测试的accuracy:

1、首先导入模块

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

2、初始化

writer = SummaryWriter('./log')

记录的内容保存在文件夹log里面。

3、记录内容

writer.add_scalar('loss', loss, step)
writer.add_scalar('accuracy', accuracy, step)

这里step是指步数,loss为训练误差,accuracy为测试准确率,按自己需求记录即可。

4、关闭

writer.close()

在文件夹会log里会生成events.out.tfevents的文件,每次运行,如:

三、可视化

1、打开终端写命令行

在本地打开终端,进入虚拟环境,写以下命令行:

tensorboard --logdir=./log

这里需要注意一下,log为刚才保存文件的文件夹,可以是相对路径,也可以是绝对路径,只要稍微注意格式即可,以下有几个注意事项:

(1)、路径./log不要加双引号,,如:–logdir=“./log”

(2)、不要使用双等号,有些博客使用了双等号,其实是错误的,如:–logdir==./log

以上写法均是错误的,正确的写法有两种,一种就是上面例子使用单个等号,另外一种是使用空格,如:

tensorboard --logdir ./log

参数除了logdir外,常用的还有:host、port。

host:ip地址

port: 端口

tensorboard的默认是:

tensorboard --logdir=./log --host=127.0.0.1 --port=6006

有些博客说预防端口被占用,常常修改端口,其实一般不需要,host和port默认就好,只需写logdir就好,即按照开头那样写即可,回车后,有:

注意:这里需要注意一下,不要着急按下”Ctrl+C“,不然无法打开http://localhost:6006/,当不需要打开http://localhost:6006/,才按下”Ctrl+C“,即断开端口。

2、打开浏览器打开tensorboard可视化

当不需要可视化了,可以去终端按下”Ctrl+C“,关闭端口。

到此这篇关于pytorch tensorboard可视化的使用详解的文章就介绍到这了,更多相关pytorch tensorboard内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Pytorch中TensorBoard及torchsummary的使用详解

    1.TensorBoard神经网络可视化工具 TensorBoard是一个强大的可视化工具,在pytorch中有两种调用方法: 1.from tensorboardX import SummaryWriter 这种方法是在官方还不支持tensorboard时网上有大神写的 2.from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 这种方法是后来更新官方加入的 1.1 调用方法 1.1.1 创建接口SummaryWriter 功能:创建接口 调用方法:

  • pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例

    最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from tensorboardX import SummaryWriter 然后声明一下自己将loss写到哪个路径下面 writer = SummaryWriter('./log') 然后就可以愉快的写loss到你得这个writer了 niter = epoch * len(train_loader) +

  • Pytorch用Tensorboard来观察数据

    目录 1.Tensorboard 1.使用add_scalar()输入代码 2.使用add_image()输入代码 上一章讲数据的处理,这一章讲数据处理之后呈现的结果,即你有可能看到Loss的走向等,这样方便我们调试代码. 1.Tensorboard 有两个常用的方法: 一个是add_scalar()显:示曲线 一个是add_image()显示图像 首先安装Tensorboard 在你的编译环境(conda activate XXX)中输入命令 pip install tensorboard 1

  • pytorch下tensorboard的使用程序示例

    目录 一.tensorboard程序实例: 1.代码 2.在命令提示符中操作 3.在浏览器中打开网址 4.效果 二.writer.add_scalar()与writer.add_scalars()参数说明 1.概述 2.参数说明 3.writer.add_scalar()效果 4.writer.add_scalars()效果 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorc

  • Pytorch中使用TensorBoard详情

    目录 前言 一. Introduction to TensorBoard 二.TensoBoard Pipeline 三.后端数据记录 1. SummaryWriter类 2. 添加数据 3. 关闭SummaryWriter 4. Summary 四.前端显示数据 1. 默认使用 2. 修改端口 五.Summary 1. SummaryWriter APIs 本文记录了如何在Pytorch中使用Tensorboard(主要是为了备忘) 前言 虽然我本身就会用TensorBoard,但是因为Ten

  • PyTorch 可视化工具TensorBoard和Visdom

    目录 一.TensorBoard 二.Visdom 一.TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 TensorFlow 的网络计算图,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等. 此外,TensorBoard 也是一个独立工具,在 PyTorch 中也可使用它进行可视化. 1.安装: pip install tensorboard 2.启动: tensorboard --logdir="日志目录&

  • 在Pytorch中简单使用tensorboard

    一.tensorboard的简要介绍 TensorBoard是一个独立的包(不是pytorch中的),这个包的作用就是可视化您模型中的各种参数和结果. 下面是安装: pip install tensorboard 安装 TensorBoard 后,这些实用程序使您可以将 PyTorch 模型和指标记录到目录中,以便在 TensorBoard UI 中进行可视化. PyTorch 模型和张量以及 Caffe2 网络和 Blob 均支持标量,图像,直方图,图形和嵌入可视化. SummaryWrite

  • 教你如何在Pytorch中使用TensorBoard

    什么是TensorboardX Tensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具,可以记录训练过程的数字.图像等内容,以方便研究人员观察神经网络训练过程.可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具,一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom等) .TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard

  • python神经网络Pytorch中Tensorboard函数使用

    目录 所需库的安装 常用函数功能 1.SummaryWriter() 2.writer.add_graph() 3.writer.add_scalar() 4.tensorboard --logdir= 示例代码 所需库的安装 很多人问Pytorch要怎么可视化,于是决定搞一篇. tensorboardX==2.0 tensorflow==1.13.2 由于tensorboard原本是在tensorflow里面用的,所以需要装一个tensorflow.会自带一个tensorboard. 也可以不

  • pytorch tensorboard可视化的使用详解

    目录 一. 安装tensorboard 二. 使用tensorboard 1.首先导入模块 2.初始化 3.记录内容 4.关闭 三.可视化 1.打开终端写命令行 2.打开浏览器打开tensorboard可视化 一. 安装tensorboard 直接pip即可: pip install tensorboard 这里注意,使用pytorch,并不需要额外安装tensorflow. 二. 使用tensorboard 记录训练的loss和测试的accuracy: 1.首先导入模块 from torch.

  • pytorch中的自定义数据处理详解

    pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[index] = obj.getitem(index). :.len:返回样本的数量 . len(obj) = obj.len(). Dataset 在data里,调用的时候使用 from torch.utils import data import os from PIL import Image 数

  • 关于PyTorch 自动求导机制详解

    自动求导机制 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度,输出才不需要.如果其中所有的变量都不需要梯度进行,后向计算不会在子图中执行. >>> x = Variable(torch.randn(5, 5)) >>> y = Variable(torch.rand

  • 对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解

    函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量级和输出数量级之间的关系. fan_in和fan_out pytorch计算fan_in和fan_out的源码 def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor): dimensions = tensor.ndimension() if dimensions < 2:

  • 基于python及pytorch中乘法的使用详解

    numpy中的乘法 A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) B = np.array([[1, 0, 1], [2, 1, -1]]) C = np.array([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]]) A * B : # 对应位置相乘 np.array([[ 1, 0, 3], [ 4, 3, -4]]) A.dot(B) : # 矩阵乘法 ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim

  • PyTorch中permute的用法详解

    permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) unpermuted=torch.tensor(a) print(unpermuted.size()) # --> torch.Size([1, 2, 3]) permuted=unpermuted.permute(

  • Pytorch Tensor基本数学运算详解

    1. 加法运算 示例代码: import torch # 这两个Tensor加减乘除会对b自动进行Broadcasting a = torch.rand(3, 4) b = torch.rand(4) c1 = a + b c2 = torch.add(a, b) print(c1.shape, c2.shape) print(torch.all(torch.eq(c1, c2))) 输出结果: torch.Size([3, 4]) torch.Size([3, 4]) tensor(1, dt

  • Pytorch 中retain_graph的用法详解

    用法分析 在查看SRGAN源码时有如下损失函数,其中设置了retain_graph=True,其作用是什么? ############################ # (1) Update D network: maximize D(x)-1-D(G(z)) ########################### real_img = Variable(target) if torch.cuda.is_available(): real_img = real_img.cuda() z = V

  • PyTorch中的Variable变量详解

    一.了解Variable 顾名思义,Variable就是 变量 的意思.实质上也就是可以变化的量,区别于int变量,它是一种可以变化的变量,这正好就符合了反向传播,参数更新的属性. 具体来说,在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理位置,里面的值会不停发生片花,就像一个装鸡蛋的篮子,鸡蛋数会不断发生变化.那谁是里面的鸡蛋呢,自然就是pytorch中的tensor了.(也就是说,pytorch都是有tensor计算的,而tensor里面的参数都是Variable的形式).如果

  • 基于pytorch的lstm参数使用详解

    lstm(*input, **kwargs) 将多层长短时记忆(LSTM)神经网络应用于输入序列. 参数: input_size:输入'x'中预期特性的数量 hidden_size:隐藏状态'h'中的特性数量 num_layers:循环层的数量.例如,设置' ' num_layers=2 ' '意味着将两个LSTM堆叠在一起,形成一个'堆叠的LSTM ',第二个LSTM接收第一个LSTM的输出并计算最终结果.默认值:1 bias:如果' False',则该层不使用偏置权重' b_ih '和' b

随机推荐