pytorch tensorboard可视化的使用详解

作者:Caesar6666 时间:2022-09-27 01:01:51 

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:

pytorch tensorboard可视化的使用详解

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:

pytorch tensorboard可视化的使用详解

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

pytorch tensorboard可视化的使用详解

当不需要可视化了,可以去终端按下”Ctrl+C“,关闭端口。

来源:https://blog.csdn.net/Caesar6666/article/details/127245418

标签:pytorch,tensorboard,可视化
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