8.tensorboard的使用

一、如何看某个类的介绍？

1.用jupyter或者python控制台里输入help()来看

2.command 同时点击导入的类名，会跳转到类的定义处

mac系统下，我们将鼠标放在summarywriter上，同时点击command,即可跳转如下界面：

二、TensorBoard的使用

1. 图像变换，transform的使用

主要功能：用于展示transform变换后的图像结果，在模型训练过程中可视化loss变化和模型输出

应用场景：

图像尺寸统一化处理

数据类型转换

训练过程监控（loss变化曲线）

模型输出可视化

SummaryWriter类使用

功能说明：

直接向事件文件写入数据，供TensorBoard解析

提供高级API异步更新文件内容

初始化参数：

log_dir：日志存储目录（默认runs/时间戳）

comment：日志目录后缀

purge_step：崩溃恢复时的步骤清理

max_queue：待处理事件队列大小（默认10）

add_scalar方法分析

核心参数：

tag：数据标识（图表标题）

scalar_value：y轴数值（float）

global_step：x轴步数（训练步数）

walltime：可选时间戳覆盖

数据关系：建立(global_step, scalar_value)的二维坐标点

编写python文件

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image

writer = SummaryWriter("logs")

for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=x", i, i)

writer.close()

运行文件，报错tensorboard没有这个模块。那么在终端conda切换到当前pytorch环境后，运行pip install tersorboard安装这个依赖。

修改端口：tensorboard --logdir=logs --port=6007

刷新浏览器查看实时更新

绘制y = 2x,如下，第二个参数是y轴的数值，所以就是2 i.

2.上一个事件记录问题

问题现象：修改函数后旧数据仍显示

解决方案：

删除logs目录下所有事件文件

终止TensorBoard进程

重新运行程序和新TensorBoard

最佳实践：为每次实验创建新的子目录（如logs/exp1）