其实tensorboard一开始是给tensorflow使用的可视化工具,PyTorch框架自己的可视化工具是Visdom,但是这个API需要设置的参数过于复杂,而且功能不太方便也不强大,所以有人写了一个库函数TensorboardX来让PyTorch也可以使用tensorboard。 1 安装 安装非常的简单,直接需要安装tensorboardX,tensorboard和tensorflow三个库函数: 代码语言:j...
我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorch中,用于Pytorch的可视化。这里特别感谢Github上的解决方案:https://github.com/lanpa/tensorboardX。 本文主要是针对该解决方案提供一些介绍。 TensorboardX支持scalar, image, figure, h...
PyTorch——SummaryWriter,TensorboardX Tensorboard的工作流程将代码运行过程中的,某些你关心的数据保存在一个文件夹中:这一步由代码中的writer完成再读取这个文件夹中的数据,用浏览器显示出来:这一步通过在命令行运行tensorboard完成。代码体中要做的事首先导入tensorboardfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter...
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,那么有没有...
分别执行tensorboard和python脚本后,本地打开127.0.0.1:12345即可进入远程TensorBoard界面。 使用示例 以scalar为例来看一下tensorboardX的使用方式: importnumpyasnpfromtensorboardXimportSummaryWriterwriter = SummaryWriter()foriinrange(100):writer.add_scalar('data/...
使用TensorboardX 首先,需要创建一个 SummaryWriter 的示例: #举个例子 fromtensorboardX import SummaryWriter # Creates writer1object. # The log will be savedin'runs/exp'writer1= SummaryWriter('runs/exp') # Creates writer2objectwith auto generated file name ...
首先需要安装tensorboard #安装tensorboard pip install tensorboard #安装tensorboardX pip install tensorboardX #安装crc32c加速 pip install crc32c 安装完成后与 visdom一样执行独立的命令 tensorboard --logdir logs 即可启动,默认的端口是 6006,在浏览器中打开 http://localhost:6006/ 即可看到web页面。最好使用chro...
網路上稍加搜尋可以發現已經有一些現成的套件可以讓不同的訓練框架使用 web 介面來觀察訓練情形,不過他們可以記錄的東西比較有限或是使用起來比較複雜 (tensorboard_logger, visdom)。tensorboardX的目的就是讓其他 tensorboard 的功能都可以輕易的被非 TensorFlow 的框架使用。
这将启动TensorBoard服务,并在默认浏览器中打开TensorBoard的Web界面。你可以在界面上查看和交互你记录的数据。 5. 关闭SummaryWriter释放资源 在训练过程结束后,记得关闭SummaryWriter实例以释放资源: python writer.close() 通过以上步骤,你就可以在PyTorch中使用TensorBoardX进行可视化操作了。这可以帮助你更好地监控和...
global_step其实就是折线图的x轴的值,所以我每记录一个点就把tensorboard_ind加一。 运行上面的代码,会生成这样的一个文件: 这个events.out.巴拉巴拉这个文件就是代码中保存的标量,我们需要在控制台启动tensorboard来可视化: