使用Tensorboard可视化网络结构(基于pytorch)

前言

我们在搭建网络模型的时候,通常希望可以对自己搭建好的网络模型有一个比较好的直观感受,从而更好地了解网络模型的结构,Tensorboard工具的使用就给我们提供了方便的途径

Tensorboard概况

Tensorboard是由Google公司开源的一款可视化工具,是TensorFlow的一个附属组件,但在pytorch项目中也可以使用。

它有以下主要功能:

  • 可视化网络模型:您可以直观地了解模型的结构,包括层的堆栈方式,激活函数等。
  • 记录和绘制训练过程中各项指标的变化,例如loss曲线、准确率曲线等。
  • 可视化特征空间和高维度数据。
  • 可视化梯度、权重乃至激活函数输出分布等等。

这篇博客主要介绍Tensorboard可视化网络模型的功能

代码实现

我们搭建一个简单的神经网络,依赖的库环境

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

搭建网络模型

python 复制代码
class Net(nn.Module):
    def __init__(self,input_dim,layer1_dim,layer2_dim,output_dim):  
        super(Net,self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten() 
        self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,layer1_dim),nn.ReLU())
        self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(layer1_dim,layer2_dim),nn.ReLU())
        self.out = nn.Sequential(nn.Linear(layer2_dim,output_dim),nn.Softmax(dim=-1))

    def forward(self,x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.out(x)
        return x

# 初始化网络中的值
input_dim,layer1_dim,layer2_dim,output_dim=32*32,512,128,10
model = Net(input_dim,layer1_dim,layer2_dim,output_dim)

网络由三层全连接层组成,输入的数据形状为

python 复制代码
# 定义输入模型的数据,1表示批次,这里可以忽略
input_data = torch.rand(1,32,32)

# 模型输出的数据
output_data = model(input_data)

接下俩就是使用SummaryWriter创建日志保存搭建好的网络模型

python 复制代码
with SummaryWriter(log_dir=r"D:\CSDN_point\12_22\logs", comment="Net") as w:
    w.add_graph(model, input_data)

log_dir参数就是日志文件的本地保存路径,comment就是日志的备注,add_graph()传入网络模型和输入数据,运行后就会在指定路径上生成对应的文件,打开log文件所在的文件位置,在顶部路径上输入cmd,打开命令行窗口

在命令行窗口输入

python 复制代码
tensorboard --logdir logs

复制返回的网址在浏览器打开,就可以得到对应的网络可视化结果了

欢迎大家讨论交流~


相关推荐
池央14 分钟前
AI性能极致体验:通过阿里云平台高效调用满血版DeepSeek-R1模型
人工智能·阿里云·云计算
我们的五年15 分钟前
DeepSeek 和 ChatGPT 在特定任务中的表现:逻辑推理与创意生成
人工智能·chatgpt·ai作画·deepseek
Yan-英杰16 分钟前
百度搜索和文心智能体接入DeepSeek满血版——AI搜索的新纪元
图像处理·人工智能·python·深度学习·deepseek
Fuweizn17 分钟前
富唯智能可重构柔性装配产线:以智能协同赋能制造业升级
人工智能·智能机器人·复合机器人
weixin_307779131 小时前
Azure上基于OpenAI GPT-4模型验证行政区域数据的设计方案
数据仓库·python·云计算·aws
玩电脑的辣条哥2 小时前
Python如何播放本地音乐并在web页面播放
开发语言·前端·python
taoqick2 小时前
对PosWiseFFN的改进: MoE、PKM、UltraMem
人工智能·pytorch·深度学习
suibian52352 小时前
AI时代:前端开发的职业发展路径拓宽
前端·人工智能
预测模型的开发与应用研究3 小时前
数据分析的AI+流程(个人经验)
人工智能·数据挖掘·数据分析
源大模型3 小时前
OS-Genesis:基于逆向任务合成的 GUI 代理轨迹自动化生成
人工智能·gpt·智能体