5.3 add_graph 显示网络结构 5.4 add_histogram 显示直方图 5.5 add_embedding 可视化 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
add_onnx_graph('iris.onnx') 在TensorBoard中选择Graphs, Run选项选择onnx,模型图如下: 在tensorboard中查看onnx模型图 从中可以看出,TensorBoard对于ONNX模型文件支持不是太好,可以尝试使用Netron. 参考文献 tensorboardX Tutorials: tensorboardx.readthedocs.io 动手学PyTorch深度学习建模与应用,王国平著 PyTorch ...
add_scalar:记录标量 add_scalars:可创建多条曲线 add_image:记录图像 add_images:记录多张图像 add_histogram:统计直方图、多分位线折线图 add_graph:可视化模型架构图 练习代码如下: fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportcv2 writer = SummaryWriter("logs")# log_dir: Save directory location.image...
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。 max_queue (int):在记录数据的时候,在内存中开的...
在这个示例中,我们使用add_graph方法将模型图写入SummaryWriter对象。dummy_input是一个随机输入,用于确定模型的结构。 运行上述代码后,你可以通过运行以下命令来启动TensorBoard: tensorboard --logdir=logs 1. 运行成功后,你可以在浏览器中打开http://localhost:6006来查看TensorBoard的界面。
add_embedding:将词嵌入向量数据添加到摘要中,这个可以交互式显示一组词向量在三维空间的投影 add_pr_curve:添加精确召回曲线。绘制精确召回曲线可让您了解模型在不同阈值设置下的性能。此函数可以为每个目标提供真实标签(T/F)和预测置信度(通常是模型的输出)。利用 TensorBoard UI 可以交互式地选择阈值 ...
tb.add_graph(model=network,input_to_model=images) tb.close() exit(0) 写好代码之后,运行一遍,看有没有错误,有错误的地方tensorboard不会储存也不会显示。 运行之后这个目录下会出现runs目录,里面储存量tensorboard要显示的数据。 然后在这个目录下cmd,指定吧runs目录下的数据在tensorboard显示,开启tensorboard服务...
如果需要可视化模型的图结构,可以使用writer.add_graph方法: 代码语言:txt 复制 # 创建一个示例模型 model = ... # 将模型的图结构写入TensorBoard writer.add_graph(model, input_to_model) 训练完成后,关闭SummaryWriter对象: 代码语言:txt 复制 writer.close() 通过以上步骤,我们可以在TensorBoard中查看训练过程...
我们下面学习 Tensorboard 中图像可视化相关的两个方法: 「1 add_image()」功能:记录图像 参数说明: tag表示图像的标签名,图的唯一标识。 img_tensor这个要注意,表示的我们图像数据,但是要「注意尺度」, 如果我们的图片像素值都是0-1, 那么会默认在这个基础上*255来可视化,毕竟我们的图片都是0-255, 如果像素值...
writer.add_graph(model, images) writer.close() AI代码助手复制代码 点击运行之后,我们就可以在文件夹下看到我们保存的数据了,然后我们就可以使用 TensorBoard 对其进行可视化,该 TensorBoard 应该可通过以下方式运行(在命令行): tensorboard--logdir=runs