如果要使用TensorBoard,首先需要安装tensorflow, tensorboard, tensorboardX, 代码如下: pip3 install tensorflow pip3 install tensorboard pip3 install tensorboardX 其中,tensorboardX这个工具可使得TensorFlow外的其它深度学习框架也可以使用TensorBoard的便捷功能。 TensorBoard目前支持7种可视化,包括Scalars, Images, Audio, ...
tensorboard --logdir=./path/to/the/root --port 6006 3.add_scalar和add_scalars 参考:https://www.zhihu.com/question/294537782 法与add_scalar的差别在于add_scalars在一张图中可以绘制多个曲线,我们只需要以字典的形式传入参数即可 add_scalar使用 forepoch, (train_loss, val_loss)inenumerate(zip(train_...
启动后,TensorBoard 会默认在本地服务器的端口 6006 上运行。可以通过浏览器访问 http://localhost:6006 来查看 TensorBoard 的界面。 使用TensorBoard TensorBoard提供了多个不同的面板来展示不同的信息:Scalars:显示标量值的变化,如损失函数或准确率。Graphs:显示计算图,包括操作节点和张量流。Images:显示图像数据,可用...
该方法使用受限,只能记录一条曲线;但是在模型训练时,想要监控训练集和测试集曲线对比情况,add_scalar方法就不能使用了。因此,还提供add_scalars方法。 2、add_scalars() 功能:记录标量,可以绘制多条曲线 add_scalar(main_tag,tag_scalar_dict,global_step=None, walltime=None) main_tag:该图像的标签名 tag_sca...
tensorboard --logdir=./log 1. 标量数据可视化 标量数据可视化可以用于对loss和accurcy的可视化 add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None) 多个标量数据在一张图上进行可视化 add_scalars(tag, dict, global_step=None, walltime=None) ...
一、TensorBoard简介 二、TensorBoard安装 三、TensorBoard运行可视化 四、TensorBoard详细使用 4.1 SummaryWriter 4.2 add_scalar() 4.3 add_scalars() 4.4 add_histogram() 4.4.1实际项目开发使用 4.5 add_image() 4.6 torchvision.utils.make_grid 4.7 卷积核和特征图可视化 ...
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":np.arctan(x)},x)writer.close() ...
1.1.2 记录标量add_scalars()功能：记录标量add_scalars()调⽤⽅法：writer.add_scalars("name",{"dic":val},epoch)参数：tag：图像的标签名 scalar_step：要记录的标量 global_step：轮次 1.1.3 统计直⽅图add_histogram()功能：统计直⽅图与多分位数折线图 调⽤⽅法：writer.add_histogram("...
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...
在这里,我们将在 TensorBoard 中进行报告。这将需要转到命令行启动 TensorBoard,并在另一个浏览器选项卡中打开它。 # Initializing in a separate cell so we can easily add more epochs to the same run timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') writer = SummaryWriter('runs/fashion_trainer...