为了更直观地、实时地观察训练过程,使用一些可视化工具实现训练过程的图形化表达,以便直观地展现结果。本文以 Tensorboard 为例介绍深度学习里的可视化。 基于 《深度学习框架 Pytorch 入门与实践》陈云 参考 Gi…
Pytorch使用TensorboardX进行网络可视化 由于在之前的实验中,通过观察发现Loss和Accuracy不稳定,所以想画个Loss曲线出来,通过Google发现可以使用tensorboard进行可视化,所以进行了相关配置。首先安装tensorboardX和tensorflow命令如下: 参考:https://www.jianshu.com/p/e07299311a36pip3 installtensorboardXpip ...
主要使用SummaryWriter类来进行变量的保存,它可以向指定的文件夹写入事件文件,这个事件文件可以被tensorboard读取。这个类需要传入的主要参数为log_dir和comment,前者设定事件文件的保存路径,后者可以在文件夹名称后添加一些备注,如学习率、batch_size等做一个区分。 保存需要可视化的事件文件 主要涉及的函数为.add_scalar(...
TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具,也是一个Web应用程序套件,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。 对于PyTorch等其它深度学习框架来说,目前还没有功能像TensorBoard一样全面的类似工具,一些已有的工具功能也有限,或使用起来比较困难。 TensorBoard提供的机器学习实验所需...
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。
其实tensorboard一开始是给tensorflow使用的可视化工具,PyTorch框架自己的可视化工具是Visdom,但是这个API需要设置的参数过于复杂,而且功能不太方便也不强大,所以有人写了一个库函数TensorboardX来让PyTorch也可以使用tensorboard。 1 安装 安装非常的简单,直接需要安装tensorboardX,tensorboard和tensorflow三个库函数: ...
然后需要在终端启动tensorboard,使用如下命令:tensorboard --logdir=D:\work\StudyCode\jupyter\logs --port=6007 --logdir=写log所在路径 --port=写想在哪个端口打开tensorboard 结果如下: 需要注意的是,使用add_scalar方法,如果图片的标题(tag)相同的话,数据是累加上去的,而不是覆盖,如果需要重新绘图就要删掉log文...
可以在 TensorBoard 的 SCALARS 板块看到记录的数据: 图像 可以用 add_image 方法记录图像数据。常用来记录输入样本、特征图等。 记录训练/测试过程中使用的数据集样本: images, _ = next(iter(train_loader)) # 获取一个 batch 的样本 img_grid = torchvision.utils.make_grid(images[:25]) # 将前 25 张...
TensorBoard是用于机器学习实验的可视化工具包。TensorBoard允许跟踪和可视化指标,例如损失和准确性,可视化模型图,查看直方图,显示图像等等。在本教程中,我们将介绍TensorBoard的安装,PyTorch的基本用法以及如何可视化在TensorBoard UI中登录的数据。 安装 应该安装PyTorch以将模型和指标记录到TensorBoard日志目录中。以下命令将.....
1. Tensorboard 简介 2. 快速入门 2.1 运行方法 2.2 常用 API 3. 使用 TensorBoard 记录 PPO 运行情况 4. 其他 4.1 TensorBoard UI 4.2 常见问题 4.3 与 wandb 联合使用 1. Tensorboard 简介 TensorBoard是Google开发的一个机器学习可视化工具,它原本是TensorFlow中的模块,不过现在已经集成到了Pytorch中。它的功能...