visdom可视化pytorch训练过程

referance: https://www.lagou.com/lgeduarticle/36232.html

visdom的安装比较简单，可以直接使用pip命令。

# visdom 安装指令
pip install visdom
 　　
#执行安装命令后，可以执行以下命令启动visdom。
# 启动 visdom web服务器
python -m visdom.server

若安装成功，则会返回一个网页地址；若报错，则安装失败，可以自行去github上下载源码安装。
将网址复制后在浏览器中打开，就可以看到visdom的主界面。

这里以监听损失值loss数据，准确率acc数据及可视化图像等方面简要介绍visdom的使用。

from visdom import Visdom
import numpy as np
import time

# 将窗口类实例化
viz = Visdom() 

# 创建窗口并初始化
viz.line([[0.,0.]], [0], win='train', opts=dict(title='loss&acc', legend=['loss', 'acc']))
for global_steps in range(10):
    # 随机获取loss和acc
    loss = 0.1 * np.random.randn() + 1
    acc = 0.1 * np.random.randn() + 0.5
    # 更新窗口图像
    viz.line([[loss, acc]], [global_steps], win='train', update='append')
    # 延时0.5s
    time.sleep(0.5)