实例化对象:writer = SummaryWriter('logs') # 参数: 文件的存放路径 add_scalar使用及其参数解释 绘图: writer.add_scalar(参数1,参数2,参数3) 第一个参数:生成图像的名称 第二个参数:X轴的值 第三个参数:Y轴的值 add_scalar小实例: fromtorch.utils.tensorboardimportSummary...
运行完后,我们通过cmd来到与代码同一级的目录(如果你使用的是pycharm,可以通过pycharm中的终端)输入指令tensorboard --logdir="./data/log",启动服务器。 logdir后面的参数是日志文件的文件夹的路径 然后在谷歌浏览器中访问红框框中的url,便...
需要注意的是:保存模型的权重需要在主进程中进行保存。 if rank == 0:print("[epoch {}] accuracy: {}".format(epoch, round(acc, 3)))tags = ["loss", "accuracy", "learning_rate"]tb_writer.add_scalar(tags[0], mean_loss, epoch)tb_writer.ad...
在上篇文章Pytorch internals - 以add算子为例理解elementwise_kernel和TensorIterator的调用流程中,我们了解到了add算子经过其内部的派发器(Dispatcher)进行派发后,最终会调用三个对应的kenel,我们来看看他们的函数声明: at::Tensorwrapper_CUDA_add_Tensor(constat::Tensor&self,constat::Tensor&other,constat::Scala...
关键就是writer.add_scalar(),其中有三个关键的参数: def add_scalar(self, tag, scalar_value, global_step): tag就是一个字符串吧,在上面的代码中,我是每50个batch记录一次loss的值,所以这个tag就是'loss': scalar_value就是这一次记录的标量了,上面记录的就是loss.item()。这个loss的变化应该会输出一个...
self.tensorboard.add_scalar("test_acc", test_acc, epoch) self.tensorboard.add_scalar("test_loss", test_loss, epoch) self.scheduler.step() self.save_model(epoch, test_acc) def save_model(self, epoch, acc): """保持模型""" model_path = os.path.join(self.model_dir, 'model_{:0=3d...
add_scalar("AP", ap, epoch) if epoch % 10 == 0: print('Epoch: {:03d}, AUC: {:.4f}, AP: {:.4f}'.format(epoch, auc, ap)) Epoch: 200, AUC: 0.8707, AP: 0.8814 我们用TSNE绘制嵌入(编码器的输出)。我们根据每个节点的标签给嵌入的节点上色——但请注意,在训练编码器时,我们没有...
writer=getattr(self,mode_str+'_writer')forkey,valueinmetrics_dict.items():writer.add_scalar(key,value,self.totalTrainingSamples_count)writer.add_pr_curve('pr',metrics_t[METRICS_LABEL_NDX],metrics_t[METRICS_PRED_NDX],self.totalTrainingSamples_count,)bins=[x/50.0forxinrange(51)]negHist_mask...
fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter# 创建 TensorBoard 写入器writer = SummaryWriter()# 写入标量值writer.add_scalar('Loss', loss, global_step=epoch)# 写入模型结构writer.add_graph(model, input_data)# 在命令行中运行 TensorBoard# tensorboard --logdir=runs ...
Tensor的概念 说起张量(tensor)就不得不说他和scalar、vertor、matrix之间的关系了,直接上图: 标量(scalar):只有大小概念,没有方向的概念。通过一个具体的数值就能表达完整。比如:重量、温度、长度、提及、时间、热量等都数据标量。 向量(vector):物理学上也叫