PyTorch -- Visdom 快速实践

  • 安装:pip install visdom
    • 注:如果安装后启动报错可能是 visdom 版本选择问题

  • 启动:python -m visdom.server 之后打开出现的链接 http://localhost:8097
    Checking for scripts.
    It's Alive!
    INFO:root:Application Started
    INFO:root:Working directory: C:\Users\TUTUzi\.visdom
    You can navigate to http://localhost:8097
    
    在这里插入图片描述

  • 单项数据监听:

    from visdom import Visdom
    
    ## 1. 实例化一个窗口
    viz = Visdom()  
    
    ## 2. 初始化窗口信息
    viz.line([1], [0], win='testtesttest...', opts=dict(title='_test_'))  # point(0, 1)
    
    ## 3. 增加数据 append
    viz.line([3], [2], win='testtesttest...', update='append')  # point(2, 3)
    

    在这里插入图片描述

    • 如果出现 visdom窗口 蓝屏什么都没有情况:查看之前启动的 visdom.server 下是否有类似报错: ERROR:tornado.general:Could not open static file ‘…\lib\site-packages\\visdom\static\js\plotly-plotly.min.js’ -> 解决方案:下载(下载指路)缺少的文件并放入该路径可解决
  • 多项数据监听:

    from visdom import Visdom
    
    ## 1. 实例化一个窗口
    viz = Visdom()  
    
    ## 2. 初始化窗口信息
    viz.line([[1,-1]], [0], win='testtesttest...', opts=dict(title='_test_'))  # (0, 1), (0, -1)
    
    ## 3. 增加数据 append
    viz.line([[3, -3]], [2], win='testtesttest...', update='append')  # (2, 3), (2, -3)
    

    在这里插入图片描述


  • 图像可视化监听
    from visdom import Visdom
    
    ## 1. 实例化一个窗口
    viz = Visdom()  
    
    ## 2.随机产生一个图像示例
    import torch
    img = torch.randn(28, 28)
    img = img.view(-1, 1, 28, 28)
    
    ## 3.展示
    viz.image(img, win='testtesttest...', opts=dict(title='check_my_img'))
    
    在这里插入图片描述

  • 如果习惯用 tf 的 tensorboard 的话,可以安装使用 pytorch 下对应的 tensorboardX: pip install tensorbloarX
  • B站视频参考资料

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