详解PyTorch可视化工具visdom(一)

一、介绍

在深度学习领域,模型训练是一个必须的过程,因此常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等。在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属;在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好。

二、如何安装及启动

2.1 安装

  • 安装命令
pip install visdom
  • 安装成功的界面如下图所示
    详解PyTorch可视化工具visdom(一)_第1张图片
    安装成功后,我们需要将visdom启动。

2.2 启动

类似于TensorFlow的TensorBoard,要使用Visdom,就要先在终端开启监听命令

  • vidsom启动命令
python -m visdom.server
  • visdom成功启动后,会返回一个网址,根据显示的网址然后在浏览器里输入:http://localhost:8097 进行登录
    在这里插入图片描述
  • 进入后,会显示visdom的主界面
    详解PyTorch可视化工具visdom(一)_第2张图片

三、Visdom可视化神经网络训练过程

首先,我们需要导入Visdom及所需的其它库

from visdom import Visdom
import numpy as np
import time

Visdom可视化神经网络的训练过程大致分为3步:

  • 实例化一个窗口
  • 初始化窗口的信息
  • 更新监听的信息

3.1 监听单一数据

  • 示例:监听train_loss的变化
# 实例化一个窗口
wind = Visdom()
# 初始化窗口信息
wind.line([0.], # Y的第一个点的坐标
		  [0.], # X的第一个点的坐标
		  win = 'train_loss', # 窗口的名称
		  opts = dict(title = 'train_loss') # 图像的标例
)
# 更新数据
for step in range(10):
	# 随机获取loss,这里只是模拟实现
	loss = np.random.randn() * 0.5 + 2
	wind.line([loss],[step],win = 'train_loss',update = 'append')
	time.sleep(0.5)
  • 运行结果:此时打开visdom的主界面,会发现窗口train_loss已经显示出来了
    详解PyTorch可视化工具visdom(一)_第3张图片

3.2 监听多条数据

  • 示例:监听train_loss和acc
# 实例化窗口
wind = Visdom()
# 初始化窗口参数
wind.line([{
     0.,0.]],[0.],win = 'train',opts = dict(title = 'loss&acc',legend = ['loss','acc']))
# 更新窗口数据
for step in range(10):
	loss = 0.2 * np.random.randn() + 1
	acc = 0.1 * np.random.randn() + 0.5
	wind.line([[loss, acc]],[step],win = 'train',update = 'append')
	time.sleep(0.5)
  • 运行结果
    详解PyTorch可视化工具visdom(一)_第4张图片

四、Visdom可视化图像

在处理图像数据时,可以使用visdom对图像进行可视化

  • 首先,导入相关的包
from visdom import Visdom
import cv2
import numpy as np
import torch
  • 案例
# 读入图像
image = cv2.imread('E://桌面.jpg')
# openCV按照BGR读取,而visdom 默认按照RGB显示,因此要进行通道转换
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# visdom类似于pytorch中的卷积模型,接收的数据都要求通道数在前
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
# 将numpy类型转换为torch类型
img = torch.from_numpy(img)
# 可视化图像
viz.image(img, win='pkq')
  • 运行结果
    大家显示的图片各不相同,在这里就不演示了!大家自行演示!

下一篇更新visdom可视化数据集和通过具体的训练过程通过visdom可视化!!!!!

参考文献

http://www.dengb.com/Pythonjc/1354056.html
https://www.it610.com/article/1293748846370824192.htm

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