PyTorch使用tensorboard（远程服务器和本地计算机的联动）

本文基于Ubuntu16.04系统，Python3.7

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首先是配置PyTorch和tensorboard的版本

1. PyTorch >= 1.1.0 版本，

2. tensorboard版本 >= 1.1.15 (PyTorch使用的tensorboard于tensorflow使用的无异)

查看上述两个东西的版本的方法：

PyTorch

tensorboard

如果tensorboard的版本不够高，请按如下pip安装nightly build版本的tensorboard（1.15.0版本目前）：

$ pip install tb-nightly

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• 版本配置好后，启动tensorboard

在你正在使用的project的文件夹中，启动tensorboard：

$ tensorboard --logdir=runs

确保在该project文件夹中有一个名叫runs的子文件夹，用来存放Summarywriter写入的文件。

启动tensorboard之后，tensorboard的UI界面可以在浏览器中使用如下url打开：

http://localhost:6006

如果是在远程服务器上启动tensorboard，但是希望在本地电脑的浏览器中查看该tensorboard的内容，则请做如三步：

1. 建立远程服务器于本地电脑的连接：

$ ssh -N -f -L localhost:8888:localhost:8889 username@your_remote_host_name比如

我的配置就是：

$ ssh -N -f -L localhost:8888:localhost:8889 [email protected]

2. 在远程服务器上启动tensorboard

$ tensorboard --logdir=runs

3. 在本地打开如下url（与http://localhost:6006不同了）

http://172.1x.1x.xxx:6006          前面是远程服务器的IP

 

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程序中用Summarywriter把需要展示的内容写入文件，存入./runs 文件夹

1. import:(此处仅展示与tensorboard相关的import)

2. setup

3. In the training loop:

 

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本地浏览器中查看效果如下（FashionMNIST dataset）：