Pytorch使用Visdom進行數(shù)據可視化的示例代碼
更新時間：2023年12月12日 10:09:39 作者：思影影思
pytorch Visdom可視化,是一個靈活的工具,用于創(chuàng)建,組織和共享實時豐富數(shù)據的可視化,這個博客簡要介紹一下在使用Pytorch進行數(shù)據可視化的一些內容,感興趣的朋友可以參考下
安裝
pip install visdom
啟動服務
python -m visdom.server
使用
基本上是按照先生成對象，然后追加內容的方式。
import visdom
vis = visdom.Visdom()
vis.line([0.], [0.], win='jax train-loss', name="train loss", opts=dict(title='jax train loss'))
vis.line([0.0], [0.], win='jax time-consumed', name="time", opts=dict(title='jax time'))
vis.text(f"jax 進行代理模型訓練", win="jax log", opts={"title": "jax log"})
# jit_train_step = train_step
start_time = time.time()
s1=start_time
for epoch in range(iterations):
vis.text(f"{epoch+1}, Loss: {loss}, Time: {duration}", win="jax log", append=True)
vis.line([loss.item()*1000], [epoch+1], win="jax train-loss", update='append', name="train loss", opts={"title": "jax train loss"})
vis.line([duration], [epoch+1], win='jax time-consumed', update='append', name="time", opts={"title": 'jax time'})
下圖中，則是同一個圖中同時繪制兩個曲線
下圖演示繪制曲線
呈現(xiàn)效果
以上就是Pytorch使用Visdom進行數(shù)據可視化的示例代碼的詳細內容，更多關于Pytorch Visdom數(shù)據可視化的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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