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...
add_graph(model, sample_images.to(device)) 可以在 TensorBoard 的 GRAPHS 板块看到记录的模型结构: 记录数据集样本 可以记录训练/测试过程中使用的数据集样本: if epoch == 0: # 获取一个 batch 的样本 images, _ = next(iter(test_loader)) # 将前 25 张图像样本转换为网格图 img_grid = ...
tb.add_image('images', grid) 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。
tensorboard --logdir=runs 1. 之后会生成如下输出 最后打开浏览器,并输入上面输出的地址: http://localhost:6006/ 1. 我们将会看到下列输出形式: 3. 单张图片显示(add_image) 方法 add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW') ...
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...
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。
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...
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
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...
5.2 add_image 显示图像 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Gi...