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) tensorboa...
TensorBoard是 TensorFlow 中强大的可视化工具,支持标量、文本、图像、音频、视频和 Embedding 等多种数据可视化。 在PyTorch 中也可以使用 TensorBoard,具体是使用TensorboardX来调用 TensorBoard。除了安装 TensorboardX,还要安装 TensorFlow 和 TensorBoard,其中 TensorFlow 和 TensorBoard 需要一致。 TensorBoardX 可视化的流程...
writer.add_scalars('run_14h', {'xsinx':i*np.sin(i/r), 'xcosx':i*np.cos(i/r), 'tanx': np.tan(i/r)}, i) writer.close() # 此调用将三个值添加到带有标记的同一个标量图中 # 'run_14h' 在 TensorBoard 的标量部分 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 结果: 在这里插入图片描述 2...
add_scalars(main_tag,# 该图像的标识tag_scalar_dict,# 用字典的形式表示多个曲线。key是标量的标识,value是标量的值global_step=None,# 可以理解成标量对应的横轴的值walltime=None) 4. 具体实现 代码 fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter writer = SummaryWriter("./logs/test1")# 画一幅图forxin...
add_custom_scalars:通过在 “scalar” 中收集的图表tag来创建特殊图表。注意对于每个SummaryWriter对象该函数只能调用一次,因为它只向tensorboard提供元数据,所以可以在训练循环之前或之后调用该函数 add_mesh:向TensorBoard添加网格或3D点云。可视化基于Three.js,因此它允许用户与呈现的对象进行交互。除了顶点、面等基本定...
from torch.utils.tensorboardimportSummaryWriter writer=SummaryWriter(comment='test_tensorboard')forxinrange(100):writer.add_scalar('y=2x',x*2,x)writer.add_scalar('y=pow(2, x)',2**x,x)writer.add_scalars('data/scalar_group',{"xsinx":x*np.sin(x),"xcosx":x*np.cos(x),"arctanx"...
tensorboard pytorch tensorboard pytorch graph,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s
# 导入SummaryWriterfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter...# 创建SummaryWriter实例,指定log_dir的位置summaryWriter=SummaryWriter(log_dir="/Users/liyunfei/PycharmProjects/python3practice/06DL/fcnn/logs")...# 模型训练时,写入train_loss、test_loss、score等信息summaryWriter.add_scalars("loss",{...
pip install tensorboardX 调用方法 首先要import tensorboardX: from tensorboardX import SummaryWriter 直接往接口喂pytorch形式的tensor即可,so方便: writer.add_histogram('zz/x', x, epoch) writer.add_scalar('data/x', x, epoch) writer.add_scalars('data/scalar_group', {'x': x, 'y': y, 'los...
import numpy as npfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter(comment='test_tensorboard')for x in range(100): writer.add_scalar('y=2x', x * 2, x) writer.add_scalar('y=pow(2, x)', 2 ** x, x) writer.add_scalars('data/scalar_group', {"xsin...