Pytorch – Pytoch结合Tensorboard实现数据可视化
1 Tensorboard
1.1 安装和卸载
使用以下命令安装
pip install tensorboard
卸载命令
pip uninstall tensorboard
1.2 Tensorboard的工作逻辑
Tensorboard的工作逻辑其实很简单，首先将你所关心的数据保存到你所指定的文件夹中，这一步在你构造SummaryWriter对象的时候指定，然后再读取这个文件夹的数据使用浏览器显示出来。
2 在Pytorch中使用Tensorboard
首先需要在使用tensorboard的地方导入tensorboard
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
然后实例化SummaryWrite对象
summary_writer = SummaryWriter('./path/to/log')
这里传递的路径就是需要保存数据集的文件夹，在SummaryWrite对象实例化完成之后就可以使用这个对象写入数据。
2.1 写入数据
SummaryWrite对象包含很多方法，其中写入数值就是我们经常使用的方法，其对应的函数原型为
writer.add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)
上述的tag为指定可视化时这个变量的名字，scalar_value是你要存的值，global_step可以理解为x轴坐标。
一个简单的示例
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
for epoch in range(100)
train_loss = model(input)
writer.add_scalar('loss', loss, epoch)
另外有一个细节的问题就是，我们可以用以下的方式
writer.add_scalar('Loss/train', train_loss, epoch)
writer.add_scalar('Loss/test', test_loss, epoch)
来实现变量的归类，通过这种方式就可将train和test这两个loss显示在Loss的同一个section，如下图所示
2.2 在网页中查看可视化结果
如果按照上述方式通过SummaryWrite对象写入了数据，然后就可以通过网页对写入的数据进行可视化了，我们可以在命令行中使用以下命令
tensorboard --logdir=./path/to/the/folder --port 6666
这里的logdir就是数据保存的文件夹路径，port为本地浏览器端口，然后我们就可以在浏览器中打开localhost:6666这个网址来查看数据可视化网页，这里需要保证的是所指定的端口并没有被其他程序占用。
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本文作者：StubbornHuang
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原文标题：Pytorch – Pytoch结合Tensorboard实现数据可视化
原文链接：https://www.stubbornhuang.com/2591/
发布于：2023年04月18日 10:06:24
修改于：2023年04月18日 10:08:30
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