pytorch tensorboard可視化的使用詳解
一、 安裝tensorboard
直接pip即可:
pip install tensorboard
這里注意，使用pytorch，并不需要額外安裝tensorflow。
二、 使用tensorboard
記錄訓(xùn)練的loss和測(cè)試的accuracy：
1、首先導(dǎo)入模塊
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2、初始化
writer = SummaryWriter('./log')記錄的內(nèi)容保存在文件夾log里面。
3、記錄內(nèi)容
writer.add_scalar('loss', loss, step)
writer.add_scalar('accuracy', accuracy, step)
這里step是指步數(shù)，loss為訓(xùn)練誤差，accuracy為測(cè)試準(zhǔn)確率，按自己需求記錄即可。
4、關(guān)閉
writer.close()
在文件夾會(huì)log里會(huì)生成events.out.tfevents的文件，每次運(yùn)行，如：
三、可視化
1、打開(kāi)終端寫命令行
在本地打開(kāi)終端，進(jìn)入虛擬環(huán)境，寫以下命令行：
tensorboard --logdir=./log
這里需要注意一下，log為剛才保存文件的文件夾，可以是相對(duì)路徑，也可以是絕對(duì)路徑，只要稍微注意格式即可，以下有幾個(gè)注意事項(xiàng)：
（1）、路徑./log不要加雙引號(hào),，如：–logdir=“./log”
（2）、不要使用雙等號(hào)，有些博客使用了雙等號(hào)，其實(shí)是錯(cuò)誤的，如：–logdir==./log
以上寫法均是錯(cuò)誤的，正確的寫法有兩種，一種就是上面例子使用單個(gè)等號(hào)，另外一種是使用空格，如：
tensorboard --logdir ./log
參數(shù)除了logdir外，常用的還有：host、port。
host：ip地址
port: 端口
tensorboard的默認(rèn)是：
tensorboard --logdir=./log --host=127.0.0.1 --port=6006
有些博客說(shuō)預(yù)防端口被占用，常常修改端口，其實(shí)一般不需要，host和port默認(rèn)就好，只需寫logdir就好，即按照開(kāi)頭那樣寫即可，回車后，有：
注意：這里需要注意一下，不要著急按下”Ctrl+C“，不然無(wú)法打開(kāi)http://localhost:6006/，當(dāng)不需要打開(kāi)http://localhost:6006/，才按下”Ctrl+C“，即斷開(kāi)端口。
2、打開(kāi)瀏覽器打開(kāi)tensorboard可視化
當(dāng)不需要可視化了，可以去終端按下”Ctrl+C“，關(guān)閉端口。
到此這篇關(guān)于pytorch tensorboard可視化的使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch tensorboard內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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