1、tensorboard 下载 2、tensorboard 的使用 2.1 tensorboard 的打开 2.2 tensorboard 的用法 SummaryWriter类 add_scalar()和add_scalars() add_histogram() add_image() add_graph() 3、tensorboard 的实战演练 3.1 创建SummaryWriter对象 3.2 计算图的可视化 3.3 训练过程loss的可视化 3.4 训练过程卷积核以及输入输...
在PyTorch中使用TensorBoard进行可视化可以帮助我们更好地理解模型的训练过程和结果。下面我们将介绍如何安装和配置TensorBoard,以及如何将PyTorch中的数据导入到TensorBoard中进行可视化。首先,我们需要安装TensorBoard和TensorBoardX。在命令行中运行以下命令: pip install tensorboard tensorboardx 接下来,我们需要在PyTorch代码中导...
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...
,可以记录训练过程中的数字、图像、计算图等,这篇文章将介绍一下使用TensorboardX对pytorch的计算图及训练过程进行可视化,并运用例子来说明。 TensorboardX的安装 pip install tensorboardX pip install tensorflow pip install tensorboard 安装成功后,现在开始使用。 创建Summary Writer writer = SummaryWriter('runs/exp-...
TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 TensorFlow 的网络计算图,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等。 一、TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 TensorFlow 的网络计算图,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据...
计算图在TensorBoard中的可视化 一,动态计算图简介 Pytorch的计算图由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。 第一层含义是:计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节...
今天是该系列的第八篇,这篇文章将介绍一个非常强大的可视化工具叫做 Tensorboard,这是 TensorFlow 中强大的可视化工具,支持标量,图像,文本,音频,视频和 Embedding 等多种数据可视化。这个可以在模型的训练过程中帮助我们绘制一些 loss 曲线图,监控模型的训练效果,也可以进行模型的参数分布,数据分布,图像,音频等各种数据...
pytorch使用tensorboardX进行网络可视化 我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了,那么有没...
我们训练神经网络时,除了随着step或者epoch观察损失函数的走势,从而建立对目前网络优化的基本认知外,也可以通过一些额外的可视化库来可视化我们的神经网络结构图。这将更加地高效地向读者展现目前的网络结构。 为了可视化神经网络,我们先建立一个简单...