pytorch中tensorboard使用
参考官网
- 导入
tensorboard
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
- 创建
SummaryWriter
实例
writer=SummaryWriter( log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix='')
参数log_dir
生成日志文件保存的路径,默认是./runs
,一般只需设置这个,其余选默认值 SummaryWriter
可以记录scalar
,model graph
和images
- 记录scalar
writer.add_scalar('train/loss',loss_data,i+1)
,第一个参数是表格中显示出的变量名;第二个参数是代码中的变量名,即要跟踪的变量;第三个参数相当于index - 记录model graph(网络模型)
input = torch.zeros(1,3,224,224).cuda()# 定义输入图像尺寸
writer.add_graph(model,input)
- 查看images
images,label = next(iter(train_dataloader))
grid = torchvision.utils.make_grid(images)
writer.add_image('images', grid, 0)
- 最后记得
writer.cloae()
- 在终端输入
tensorboard --logdir=./runs
,点击跳转链接,可以看到下图
logdir
是保存记录的路径
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