1.Tensorboard 简介 Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具,它通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化,使得tensorflow程序的理解、调试和优化更加简单高效。它可以帮助我们理解整个神经网络的学习过程、数据的分布、性能瓶颈等等。 官方网址:tensorflow.google.cn/te TensorBoard 提供机器学习实验所需的可视化功能和...
概述在数据训练过程中,我们需要一个可观化的工具查看数据的变化过程、状态,TensorBoard就是这样的数据可视化的工具。 TensorBoard在训练过程中很有用, 特别是后期探究模型的输出。早斯Pytorch自研了TensorBoardX…
上面要从 torch.utils.tensorboard 里面导入 SummaryWriter 这个类,这个类是我们最根本的类,用来创建一个 writer,这个 writer 可以记录我们想要可视化的那些数据,这里做的演示很简单,就是可视化几个函数图像。 我们运行代码,会发现报错,提示ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard', 所以我们得先安装 Tensor...
这里面的writer就是我们要记录的一个写入tensorboard的一个接口。这个../result_tensorboard就是数据保存的具体位置。 代码语言:javascript 复制 forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):#...省略一些代码...if(batch_idx+1)%50==0:print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {...
tensorboard --logdir=./path/to/the/folder --port 6006 然后打开浏览器,访问地址http://localhost:6006/即可。这里的6006只是随便一个例子,用其他的未被占用端口也没有任何问题,注意命令行的端口与浏览器访问的地址同步。 另一点要注意的是tensorboard并不是实时显示(visdom是完全实时的),而是默认30秒刷新一次。
purge_step (int):TensorBoard在记录数据的时候有可能会崩溃,例如在某一个epoch中,进行到第T+XT+X个step的时候由于各种原因(内存溢出)导致崩溃,那么当服务重启之后,就会从TT个step重新开始将数据写入文件,而中间的XX,即purge_step指定的step内的数据都被被丢弃。
1 开启TensorBoard的WEB应用 在通过上述命令完成tensorboard的安装后,即可在命令行调用tensorboard进行启动。如下所示: tensorboard --logdir=./run 运行后输出如下: image.png logdir参数的作用是指定读取记录数据的目录,如果该目录内又多个记录文件,也会在页面中列表显示。另外从输出结果中,tensorboard默认从6006端口启动...
一、TensorBoard 主要是用来绘制train/val loss图像(图像现实) 比如,在训练过程的时候看看loss的图像情况,loss就是描述实验数据和真实数据的差距 1.1 add_scalar() 1.1,1 报错:TypeError: MessageToJson() got an unexpected keyword argument ‘including_default_value_fields’ ...
2. TensorBoard安装 在conda中直接输入pip install tensorboard来进行安装 二、TensorBoard的使用 1.SummaryWriter class SummaryWriter(object): def __init__(self, log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix=''): ...
一、Tensorboard基本使用 Tensorboard为是Google TensorFlow的可视化工具,可以用于记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等,并且可以在web上展示,对于观察神经网络的过程非常有帮助。 PyTorch也推出了自己的可视化工具,叫做torch.utils.tensorboard。 学习本节内容必须提前准备好PyTorch(推荐GPU版)环境,后续也会推出PyTorch安装...