一、簡介與安裝方法

1.1 概念

Tensorboard 是 TensorFlow 的一個工具包，用于展示網絡圖、張量的指標變化和分布情況，如權重W、偏置B、卷積層數、全連接層數等參數，使用該工具可以方便觀察神經網絡訓練過程，分析學習模型訓練的效果。
大概自Pytorch1.1.0版本發布后，我們就可以直接在Pytorch環境直接安裝Tensorboard工具包。

1.2安裝方法

安裝最新版本：

pip install tensorboard

查看版本號：

tensorboard --version

當然也可以指定版本號安裝

pip install tensorboard==2.6.0

刪除

pip uninstall tensorboard

二、簡單示例

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter("log") for i in range(100):writer.add_scalar("y=x", i, i)writer.close()

運行完后再命令行輸入

tensorboard --logdir=logs --port=6007

點擊可以直接打開網頁如下：

2.1 SummaryWriter

SummaryWriter官方定義：將條目直接寫入 log_dir 中的事件文件以供 TensorBoard 使用。SummaryWriter 類提供了一個高級 API，用于在給定目錄中創建事件文件并向其中添加摘要和事件。 該類異步更新文件內容。 這允許訓練程序直接從訓練循環調用方法將數據添加到文件中，而不會減慢訓練速度。
我們可以通過ctrl+左鍵點擊SummaryWriter類名查看定義。

def __init__(self, log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10,flush_secs=120, filename_suffix=''):

一般我們只需要定義一個路徑名log_dir即可。如果沒有參數的話，會默認保存在runs/日期時間 路徑。

2.2 add_scalar

def add_scalars(self, main_tag, tag_scalar_dict, global_step=None, walltime=None):

該方法用于將許多標量數據添加到summary中。
main_tag：數據名
tag_scalar_dict：數字常量值
global_step：訓練步數
walltime：記錄發生的時間，可以不寫。

2.3 導入圖像add_image

def add_image(self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW'):

該方法用于添加圖片到summary中。
img_tensor：圖像數據,格式要求為(torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname)
dataformats : 圖像數據格式，默認為 ‘CHW’（Channel x Height x Width）

寫一個小例子：

2.3.1 安裝opencv

因為沒有Tensor數據的圖片，所以用opencv生成numpy的圖片。

pip install opencv-python

2.3.2 寫代碼

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, dataformats='HWC')for i in range(100):writer.add_scalar("y=2x", i, i)writer.close()

在terminal中輸入：

tensorboard --logdir=logs --port=6007

點擊打開，即可顯示圖片。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch基础（一） —— tensorboard的应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。