pytorch 训练可视化

pytorch 训练可视化

  • [1.from torch.utils.tensorboard](#1.from torch.utils.tensorboard)

1.from torch.utils.tensorboard

python 复制代码
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

在最新版本的pytorch中官方提供了tensorboard的api。以下是官方教程的链接

text 复制代码
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html?highlight=tensorboard

##1. TensorBoard setup

python 复制代码
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1') # 创建一个保存日志的目录

##2. Writing to TensorBoard

在TensorBoard上显示图片,这里使用网格来显示。使用 make_grid 方法

python 复制代码
# 获取随机的训练图片
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# 构造网格布局的图片
img_grid = torchvision.utils.make_grid(images)

# 显示图片
matplotlib_imshow(img_grid, one_channel=True)

# 写入tensorboard
writer.add_image('four_fashion_mnist_images', img_grid)

在终端运行

shell 复制代码
tensorboard --logdir=runs

#已知问题及可能解决办法

##1.TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.

打开网页后无反应。

解决办法:1.将tensorboard 回调到1.15版本。

  1. 在训练过程中可以正常显示,但是不训练就无法正常显示
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