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1.1 概念
Tensorboard 是 TensorFlow 的一个工具包#xff0c;用于展示网络图、张量的指标变化和分布情况#xff0c;如权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等参数#xff0c;使用该工具可以方便观察神经网络训练过程#xff0c;分析学习模型训练的效…一、简介与安装方法
1.1 概念
Tensorboard 是 TensorFlow 的一个工具包用于展示网络图、张量的指标变化和分布情况如权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等参数使用该工具可以方便观察神经网络训练过程分析学习模型训练的效果。 大概自Pytorch1.1.0版本发布后我们就可以直接在Pytorch环境直接安装Tensorboard工具包。
1.2安装方法
安装最新版本
pip install tensorboard查看版本号
tensorboard --version当然也可以指定版本号安装
pip install tensorboard2.6.0删除
pip uninstall tensorboard二、简单示例
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter SummaryWriter(log)
for i in range(100):writer.add_scalar(yx, i, i)writer.close()运行完后再命令行输入
tensorboard --logdirlogs --port6007点击可以直接打开网页如下
2.1 SummaryWriter
SummaryWriter官方定义将条目直接写入 log_dir 中的事件文件以供 TensorBoard 使用。SummaryWriter 类提供了一个高级 API用于在给定目录中创建事件文件并向其中添加摘要和事件。 该类异步更新文件内容。 这允许训练程序直接从训练循环调用方法将数据添加到文件中而不会减慢训练速度。 我们可以通过ctrl左键点击SummaryWriter类名查看定义。
def __init__(self, log_dirNone, comment, purge_stepNone, max_queue10,flush_secs120, filename_suffix):一般我们只需要定义一个路径名log_dir即可。如果没有参数的话会默认保存在runs/日期时间 路径。
2.2 add_scalar
def add_scalars(self, main_tag, tag_scalar_dict, global_stepNone, walltimeNone):该方法用于将许多标量数据添加到summary中。 main_tag数据名 tag_scalar_dict数字常量值 global_step训练步数 walltime记录发生的时间可以不写。
2.3 导入图像add_image
def add_image(self, tag, img_tensor, global_stepNone, walltimeNone, dataformatsCHW):该方法用于添加图片到summary中。 img_tensor图像数据,格式要求为(torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname) dataformats : 图像数据格式默认为 ‘CHW’Channel x Height x Width
写一个小例子
2.3.1 安装opencv
因为没有Tensor数据的图片所以用opencv生成numpy的图片。
pip install opencv-python2.3.2 写代码
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Imagewriter SummaryWriter(log)
image_path dataset/train/image/1.jpg
img_PIL Image.open(image_path)
img_array np.array(img_PIL)writer.add_image(test, img_array, 1, dataformatsHWC)for i in range(100):writer.add_scalar(y2x, i, i)writer.close()在terminal中输入
tensorboard --logdirlogs --port6007点击打开即可显示图片。
