"""writer=SummaryWriter('./data/tensorboard/')writer.add_graph(net,input_to_model=torch.rand(1,3,32,32))writer.close()%load_ext tensorboard#%tensorboard --logdir ./data/tensorboardfromtensorboardimportnotebook#
问tensorboardX add_graph()ImportError:无法导入名称“OperatorExportTypes”ENTensorboard 是 TensorFlow 的...
add_onnx_graph add_graph add_embedding add_pr_curve add_pr_curve_raw add_custom_scalars_multilinechart add_custom_scalars_marginchart add_custom_scalars add_mesh 大体来说,所能记录的数据类型包括标量(scalar)、图像(image)、统计图(diagram)、视频(video)、音频(audio)、文本(text)、Embedding等等。下...
add_graph(model, data) # 画出整个网络的模型 # img.shape [w, h, 3(1)]。 3(1):表示通道数。 # writer.add_image(filename, img, dataformats='HWC', global_step=epoch) # 保存特征图 writer.close() 结果展示: # 命令行输入: tensorboard --logdir= ./result/experiment # 打开远程访问 ...
TensorboardX基础:侠肝义胆陈浩天:tensorboardX学习在构建自己的网络的时候,发现不能一次性add多个网络结构,如果是直接按顺序 add_graph() 会只保存最后一个,前面的都会被覆盖掉了。因为我的网络结构类似于GAN…
「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, 如果像素值有大于1的,那么机器就以为是0-255的范围了,不做任何...
2.1 可视化模型结构 writer.add_graph importtorch fromtorchimportnn fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter classNet(nn.Module): def__init__(self): super(Net,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=3) ...
'''3.FileWriter()指定一个文件来保存图,于此配套的是add_summary()方法''' writer_train = tf.summary.FileWriter(tensorboard_tradir) '''4.这里的graph图是用来看自己训练模型的结构的,在测试集里面不需要''' writer_train.add_graph(session.graph) ...
(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x dummy_input = torch.rand(13, 1, 28, 28) model = LeNet() with SummaryWriter(comment='Net', log_dir='/output') as w: w.add_graph(model, (dummy_...
6图(GRAPH)数据可视化 这个可以用来可视化网络结构,不太涉及动态变化,所以甚至比标量可视化更加简单。直接用add_graph就可以完成, 需要注意的是,要定义输入的shape,类似于tf的placeholder。我们看一个官方栗子: importtorchimporttorchvision from torch.utils.tensorboardimportSummaryWriter ...