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...
这篇文章介绍如何在 PyTorch 中使用 TensorBoard 记录训练数据。 记录数据 初始化 在程序启动时创建 SummaryWriter 对象用于写入日志数据。 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import datetim
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...
TensorBoardX 可视化的流程需要首先编写 Python 代码把需要可视化的数据保存到 event file 文件中,然后再使用 TensorBoardX 读取 event file 展示到网页中。TensorBoard目前支持7种可视化,Scalars、Images、Audio、Graphs、Distributions、Histograms和Embeddings。 github网址: 2.Tensorboard 安装及使用 首先需要安装tensorboard #...
Pytorch中Tensorboard使用 1. 安装 pipinstalltensorboard 2. 工作流程 在代码中使用writer将需要记录的内容写入文件 在命令行通过tensorboard --logdir path来访问并显示文件内容 3. 相关类与函数 3.1 SummaryWriter类 功能:创建一个写入器,使得可以向文件中写入events或者summaries...
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...
从PyTorch 1.1.0版开始,PyTorch添加了一个tensorboard实用程序包,使我们能够将TensorBoard与PyTorch一起使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(torch.__version__)1.1.0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torch.utils.tensorboardimportSummaryWriter ...
pytorch学习(五): Tensorboard使用 TensorBoard:TensorFlow 的可视化工具包 TensorBoard 提供机器学习实验所需的可视化功能和工具: 跟踪和可视化损失及准确率等指标 可视化模型图(操作和层) 查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图 将嵌入投射到较低的维度空间...
1、使用add_image()方法 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np from PIL import Image # 利用openCV中的numpy库可以获得numpy型的图片 writer = SummaryWriter("log") img_path = "../dataset/bees/26589803_5ba7000313.jpg" ...
你需要提供一个日志目录,TensorBoard将在该目录下生成日志文件。 记录张量:你可以使用add_scalar方法来记录标量数据,例如损失函数值、准确率等。你还可以使用add_histogram来记录张量的直方图,或者使用add_image来记录图像数据。 训练模型并记录数据:在训练循环中,你可以使用writer.add_scalar来记录每个epoch的损失函数值...