pytorch+tensorboard

安装依赖

pip install teorboard
pip install torch_tb_profiler

了解teorboard

记录并可视化标量[组]、图片[组]。

如何使用

第一步:构建模型,记录中间值,写入summarywriter

每次写入一个标量add_scalar

在这里插入图片描述
比如:

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()  # 默认会记录到'./runs/'这一目录下,也可以自己定义
x = range(100)
for i in x:
    writer.add_scalar('y=2x', i * 2, i)
writer.close()

期望输出:
在这里插入图片描述

每次写入多个标量add_scalars

在这里插入图片描述
比如:

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
r = 5
for i in range(100):
    writer.add_scalars('run_14h', {
   'xsinx':i*np.sin(i/r),
                                    'xcosx':i*np.cos(i/r),
                                    'tanx': np.tan(i/r)}, i)
writer.close()

期望输出:
在这里插入图片描述

写入某个变量的分布add_histogram

在这里插入图片描述
比如:

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
writer = SummaryWriter()
for i in range(10):
    x = np.random.random(1000)
    writer.add_histogram('distribution centers', x + i, i)
writer.close()

期望输出:
在这里插入图片描述

写入单个图片add_image

在这里插入图片描述
比如:

from torch

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