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 #...
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(Conda环境)。 1、Summa...
step 1 此次tensorboard在pycharm的终端里下载。点击pycharm的终端(红圈处),并且输入activate pytorch激活之前安装了pytorch的环境。 在这里插入图片描述 step 2 这里使用pip安装tensorboard,输入 pip install tensorboard 等待安装完后,再安装另外一个他需要依赖的库。 输入 pip install future. 安装完毕后,输入pip lis...
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 torch.utils.tensorboard.SummaryWriter(log_dir=None,# event ...
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...
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" ...
tensorboardx使用pytorch tensorrt部署pytorch,一、整体流程概览使用pytorch训练模型,生成*.pth文件将*.pth转换成onnx模型在tensorrt中加载onnx模型,并转换成trt的object在trt中使用第三步转换的object进行推理二、pth转换成onnx转换的具体步骤请参考我之前的文章<使
本节笔记内容具体是学习tensorboard中的两个方法分别是scalar和histogram,一共分为3个部分:(1)首先学习SummaryWriter类;(2)其次,学习两个基本方法记录标量add_scalar和直方图可视化add_histogram;(3)最后,使用scalar和histogram来监控模型指标(分别有Loss曲线、Acuracy曲线以及参数分布、参数所对应的梯度分布情况) ...
与PyTorch一起使用TensorBoard的步骤如下: 首先,确保已安装TensorBoard和PyTorch。可以使用以下命令来安装它们: 首先,确保已安装TensorBoard和PyTorch。可以使用以下命令来安装它们: 在PyTorch代码中导入必要的库: 在PyTorch代码中导入必要的库: 在代码中定义一个SummaryWriter对象,用于将数据写入TensorBoard: ...
1 开启TensorBoard的WEB应用 2 SummaryWriter类 3 写入数据 3.1 标量数据 3.2 图像数据 3.3 模型结构 4 总结 训练模型过程中,经常需要追踪一些性能指标的变化情况,以便了解模型的实时动态,例如:回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外,我们还希望能够将这些指...