Visdom可视化学习笔记(一):通过visdom画曲线和显示图片总结

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导入visdom
设置线性和颜色
画一条折线
画两条折线
同时画多条曲线
显示实时的动态曲线
显示图片
显示文本

导入visdom

import visdom
viz = visdom.Visdom()

执行代码的时候还要通过终端输入python -m visdom.server

设置线性和颜色

import numpy as np
import visdom
viz=visdom.Visdom()win = viz.line(X=np.column_stack((np.arange(0, 10),np.arange(0, 10),np.arange(0, 10),)),Y=np.column_stack((np.linspace(5, 10, 10),np.linspace(5, 10, 10) + 5,np.linspace(5, 10, 10) + 10,)),opts={'dash': np.array(['solid', 'dash', 'dashdot']),'linecolor': np.array([[0, 101, 255],[0, 61, 255],[255, 255, 0],]),'title': 'Different line dash types'}
)

结果：

画一条折线

import visdom
viz = visdom.Visdom()
viz.line(X=[1, 2, 3, 4],  # x坐标Y=[1, 4, 9, 16],  # y值win="line1",  # 窗口idname="test line",  # 线条名称update='append',  # 以添加方式加入opts={'showlegend': True,  # 显示网格'title': "Demo line in Visdom",'xlabel': "x1",  # x轴标签'ylabel': "y1",  # y轴标签},)

结果：

画两条折线

import visdom
viz = visdom.Visdom()
viz.line(X=[1, 2, 3, 4],  # x坐标Y=[1, 4, 9, 16],  # y值win="line1",  # 窗口idname="test line",  # 线条名称update='append',  # 以添加方式加入opts={'showlegend': True,  # 显示网格'title': "Demo line in Visdom",'xlabel': "x1",  # x轴标签'ylabel': "y1",  # y轴标签},)
viz.line(X=[1, 2, 3, 4], Y=[0.5, 2, 4.5, 8],name="test line2", win='line1', update='append')

结果：

同时画多条曲线

import numpy as np
import visdom
viz=visdom.Visdom()
name = ['y=x^2', 'y=kx+b']
X = np.linspace(-5, 5, 100)  # (100,)
viz.line(Y=np.column_stack((X * X, np.sqrt(X + 5))),  # (100, 2)X=np.column_stack((X, X)),  # (100, 2)opts=dict(markers=False, legend=name),)

结果:

显示实时的动态曲线

import numpy as np
import visdom,time
viz=visdom.Visdom()x, y = 0, 0for i in np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000):x = iy = np.sin(x)viz.line(X=np.array([x]), Y=np.array([y]), win='sin-realtime', update='append')time.sleep(0.0001)


from visdom import Visdom
import numpy as np
import torchviz = Visdom(env='test')
#这句话就新建一个连接客户端for i in range(0,10):x = torch.tensor([i])y = xviz.line(X=x, Y=y, win='polynomial', update='append' if i>0 else None)#updateTrace新增一条线
x = torch.arange(0,9,0.1)
y = (x**2) / 9
viz.line(X=x, Y=y, win='polynomial', name='this is a new Trace',update='append')

结果：

显示图片

viz.image的功能可分为如下两类

image接收一个二维或三维向量，HxW或3×HxW，前者是黑白图像，后者是彩色图像。
images接收一个四维向量NxCxHxW，C可以是1或3，分别代表黑白和彩色图像。可实现类似torchvision中makegrid的功能，将多张图片拼接在一起。images也可以接收一个二维或三维的向量，此时它所实现的功能与image一致。

from visdom import Visdom
import numpy as np
import torch
viz = Visdom(env='test')
# 这句话就新建一个连接客户端
# 可视化一张随机的黑白图片
viz.image(torch.randn(64, 64).numpy())
# 可视化一张随机的彩色图片
viz.image(torch.randn(3, 64, 64).numpy(), win='random2')
# 可视化36张随机的彩色图片,每行6张
# viz.image(torch.randn(36,3,64,64).numpy(), nrow=6, win='random3',opts={'title':'random_imgs'})
viz.images(torch.randn(36, 3, 64, 64).numpy(), nrow=6, win='random3', opts={'title': 'random_imgs'})

结果：

显示文本

from visdom import Visdom
import numpy as np
import torchviz = Visdom(env='test')
# 这句话就新建一个连接客户端
a='this is a test'
viz.text(a, win='label', opts=dict(title='batch-y'))

结果:

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画一条折线

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显示图片

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