PyTorch SummaryWriter TensorBoard 中进行可视化

在 PyTorch 中,SummaryWriter 通常用于在训练过程中记录各种数据,以便在 TensorBoard 中进行可视化。

安装: pip install tensorboard -i

https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

复制代码
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建 SummaryWriter 对象
writer = SummaryWriter('logs')

# 假设在训练过程中,记录损失值
for epoch in range(10):
    loss = 2*epoch  # 这里用简单的示例,实际中是您计算的损失值
    writer.add_scalar('Loss', loss, epoch)

# 关闭 SummaryWriter
writer.close()

writer.add_image(tag, img_tensor, global_step, dataformats)

参数说明:

  • tag(string):数据名称。
  • values(torch.Tensor、numpy.array 或 string/blobname):用来构建直方图的数据。
  • bins(string, 可选):取值有'tensorflow'、'auto'、'fd'等,该参数决定了分桶的方式。
  • walltime(float, 可选):记录发生的时间,默认为 time.time()
  • max_bins(int, 可选):最大分桶数。

可以在终端中运行 tensorboard --logdir=runs/experiment_1 ,然后在浏览器中打开显示的 URL 即可查看可视化结果。

Loss是图的名称,epoch是x轴,Loss是y轴

如果继续绘制,他会持续保存之前的图 ,要清空的话,把logs文件删了就是了

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