pytorch学习（十一） 可视化工具——visdom

1.  安装visdom：pip install visdom

2.在shell下，输入： python -m visdom.server，则开启web服务。

出现：

在浏览器输入：http://localhost:8097   ，即跳出界面。

3.在python下输入程序：记得运行

import torch
import visdom
vis = visdom.Visdom(env='test1')
x = torch.arange(1,30,0.01)
y = torch.sin(x)
vis.line(X=x,Y=y,win='sinx',opts={'title':'y=sin(x)'})

4.在网页中选env 为test1

注意刷新下网页，即出现可视图。

详细（方便以后自己看）：

Visdom可以创造、组织和共享多种数据的可视化，包括数值、图像、文本，甚至是视频，其支持PyTorch、Torch及Numpy。用户可通过编程组织可视化空间，或通过用户接口为生动数据打造仪表板，检查实验结果或调试代码。

Visdom中有两个重要概念：

• env：环境。不同环境的可视化结果相互隔离，互不影响，在使用时如果不指定env，默认使用main。不同用户、不同程序一般使用不同的env。
• pane：窗格。窗格可用于可视化图像、数值或打印文本等，其可以拖动、缩放、保存和关闭。一个程序中可使用同一个env中的不同pane，每个pane可视化或记录某一信息。

      点击clear按钮可以清空当前env的所有pane，点击save按钮可将当前env保存成json文件，保存路径位于~/.visdom/目录下。也可修改env的名字后点击fork，保存当前env的状态至更名后的env。

Visdom的安装可通过命令pip install visdom。安装完成后，需通过python -m visdom.server命令启动visdom服务，或通过nohup python -m visdom.server &命令将服务放至后台运行。Visdom服务是一个web server服务，默认绑定8097端口，客户端与服务器间通过tornado进行非阻塞交互。

Visdom的使用有两点需要注意的地方：

• 需手动指定保存env，可在web界面点击save按钮或在程序中调用save方法，否则visdom服务重启后，env等信息会丢失。
• 客户端与服务器之间的交互采用tornado异步框架，可视化操作不会阻塞当前程序，网络异常也不会导致程序退出。

Visdom以Plotly为基础，支持丰富的可视化操作。

- vis = visdom.Visdom(env=u'test1')，用于构建一个客户端，客户端除指定env之外，还可以指定host、port等参数。
- vis作为一个客户端对象，可以使用常见的画图函数，包括：

    - line：类似Matlab中的`plot`操作，用于记录某些标量的变化，如损失、准确率等
    - image：可视化图片，可以是输入的图片，也可以是GAN生成的图片，还可以是卷积核的信息
    - text：用于记录日志等文字信息，支持html格式
    - histgram：可视化分布，主要是查看数据、参数的分布
    - scatter：绘制散点图
    - bar：绘制柱状图
    - pie：绘制饼状图
    - 更多操作可参考visdom的github主页
    
这里主要介绍深度学习中常见的line、image和text操作。

Visdom同时支持PyTorch的tensor和Numpy的ndarray两种数据结构，但不支持Python的int、float等类型，因此每次传入时都需先将数据转成ndarray或tensor。上述操作的参数一般不同，但有两个参数是绝大多数操作都具备的：
- win：用于指定pane的名字，如果不指定，visdom将自动分配一个新的pane。如果两次操作指定的win名字一样，新的操作将覆盖当前pane的内容，因此建议每次操作都重新指定win。
- opts：选项，接收一个字典，常见的option包括`title`、`xlabel`、`ylabel`、`width`等，主要用于设置pane的显示格式。

之前提到过，每次操作都会覆盖之前的数值，但往往我们在训练网络的过程中需不断更新数值，如损失值等，这时就需要指定参数`update='append'`来避免覆盖之前的数值。而除了使用update参数以外，还可以使用`vis.updateTrace`方法来更新图，但`updateTrace`不仅能在指定pane上新增一个和已有数据相互独立的Trace，还能像`update='append'`那样在同一条trace上追加数据。

import torch
import visdom
vis = visdom.Visdom(env='test1')
x = torch.arange(1,30,0.01)
y = torch.sin(x)
vis.line(X=x,Y=y,win='sinx',opts={'title':'y=sin(x)'})

# append 追加数据
for ii in range(0, 10):
    # y = x
    x = torch.Tensor([ii])
    y = x
    vis.line(X=x, Y=y, win='polynomial', update='append' if ii > 0 else None)

# updateTrace 新增一条线
x = torch.arange(0, 9, 0.1)
y = (x ** 2) / 9
vis.line(X=x, Y=y, win='polynomial', name='this is a new Trace')

# 可视化一个随机的黑白图片
#vis.image(torch.randn(64, 64).numpy())

# 随机可视化一张彩色图片
vis.image(torch.randn(3, 64, 64).numpy(), win='random2')

# 可视化36张随机的彩色图片，每一行6张
vis.images(torch.randn(36, 3, 64, 64).numpy(), nrow=6, win='random3', opts={'title':'random_imgs'})

vis.text(u'''
Hello Visdom
Visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一个可视化工具，
         在内部使用了很久，在2017年3月份开源了它。

         Visdom十分轻量级，但是却有十分强大的功能，支持几乎所有的科学运算可视化任务''',
         win='visdom',
         opts={'title': u'visdom简介'}
         )

结果图：