PyTorch項(xiàng)目使用TensorboardX進(jìn)行訓(xùn)練可視化

• 什么是TensorboardX
• 配置TensorboardX
• • 使用 pip 安裝
  • 從源碼安裝
• 使用TensorboardX
• 參考資料

什么是TensorboardX

Tensorboard 是 TensorFlow 的一個(gè)附加工具，可以記錄訓(xùn)練過程的數(shù)字、圖像等內(nèi)容，以方便研究人員觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。可是對(duì)于 PyTorch 等其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架并沒有功能像 Tensorboard 一樣全面的類似工具，一些已有的工具功能有限或使用起來(lái)比較困難 (tensorboard_logger, visdom等) 。TensorboardX 這個(gè)工具使得 TensorFlow 外的其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。

配置TensorboardX

可以直接使用 pip 進(jìn)行安裝，或者從源碼進(jìn)行安裝。

使用 pip 安裝

pip install tensorboardX

從源碼安裝

git clone https://github.com/lanpa/tensorboardX && cd tensorboardX && python setup.py install

使用TensorboardX

首先，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) SummaryWriter 的示例：

from tensorboardX import SummaryWriter# Creates writer1 object. # The log will be saved in 'runs/exp' writer1 = SummaryWriter('runs/exp')# Creates writer2 object with auto generated file name # The log directory will be something like 'runs/Aug20-17-20-33' writer2 = SummaryWriter()# Creates writer3 object with auto generated file name, the comment will be appended to the filename. # The log directory will be something like 'runs/Aug20-17-20-33-resnet' writer3 = SummaryWriter(comment='resnet')

以上展示了三種初始化 SummaryWriter 的方法：

提供一個(gè)路徑，將使用該路徑來(lái)保存日志

無(wú)參數(shù)，默認(rèn)將使用 runs/日期時(shí)間 路徑來(lái)保存日志

提供一個(gè) comment 參數(shù)，將使用runs/日期時(shí)間-comment路徑來(lái)保存日志

一般來(lái)講，我們對(duì)于每次實(shí)驗(yàn)新建一個(gè)路徑不同的 SummaryWriter，也叫一個(gè) run，如 runs/exp1、runs/exp2。

接下來(lái)，我們就可以調(diào)用 SummaryWriter 實(shí)例的各種 add_something 方法向日志中寫入不同類型的數(shù)據(jù)了。想要在瀏覽器中查看可視化這些數(shù)據(jù)，只要在命令行中開啟 tensorboard 即可：

tensorboard --logdir=<your_log_dir>

其中的 <your_log_dir> 既可以是單個(gè) run 的路徑，如上面 writer1 生成的 runs/exp；也可以是多個(gè) run 的父目錄，如 runs/ 下面可能會(huì)有很多的子文件夾，每個(gè)文件夾都代表了一次實(shí)驗(yàn)，我們令 --logdir=runs/ 就可以在 tensorboard 可視化界面中方便地橫向比較 runs/ 下不同次實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)的差異。

參考資料

https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54947519

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可视化的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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