Pytorch深度学习——Tensorboard的使用

本节笔记内容具体是学习tensorboard中的两个方法分别是scalar和histogram，一共分为3个部分：（1）首先学习SummaryWriter类；（2）其次，学习两个基本方法记录标量add_scalar和直方图可视化add_histogram；（3）最后，使用scalar和histogram来监控模型指标（分别有Loss曲线、Acuracy曲线以及参数分布、参数所对应的梯度分布情况）

tensorboard运行机制

学习之前，回顾tensorboard运行机制：
首先在python脚本里①记录要可视化的数据，然后，这些②数据以event file形式存储到硬盘中，最后在③终端读取event file在tensorboard可视化，展示在web端。

SummaryWriter

在python脚本中怎样记录想要可视化的数据？要在python脚本中记录数据并以event file保存到硬盘中就需要SummaryWriter类。
SummaryWriter

功能：提供创建event file的高级接口

Class SummaryWriter(object)
 def_init_(self,log_dir=None,comment='',
 purge_step=None,max_queue=10,
 flush_secs=120,filename_suffix='')

主要属性：
log_dir：event file 输出文件夹
comment：不指定log_dir时，文件名后缀
filename_suffix：event file文件名后缀

解释

3个属性都与要创建的路径有关。
（1）log_dir：event_file 输出文件夹，通常采用默认参数即不设置；如果不设置log_dir，会在当前 .py文件当前文件夹下创建1个runs文件夹（如：runs/Aug18_16-09-46_LAPTOP-73TM5PNOtest_tensorboard/event…）

（2）comment：不指定log_dir时，添加文件名后缀 （3）filename_suffix：添加 event file文件名后缀
实验
（1）设置log_dir，创建出来的文件有什么特点？

（2）不设置log_dir，创建出来的文件有什么特点？

通常不会采用默认形式，而是要设置log_dir的具体路径，保证代码和训练数据隔离开来，便于管理。

add_scalar and add_histogram

学习了怎样event file路径，接下来学习具体方法。

1、add_scalar
功能：记录标量

add_scalar(tag,scalar_value,global_step=None,walltime=None)

tag：图像的标签名，图的唯一标识
scalar_value：要记录的标量
global_step：x轴（通常以1个epoch或iteration为周期）
该方法使用受限，只能记录一条曲线；但是在模型训练时，想要监控训练集和测试集曲线对比情况，add_scalar方法就不能使用了。因此，还提供add_scalars方法。
2、add_scalars()
功能：记录标量，可以绘制多条曲线

add_scalar(main_tag,tag_scalar_dict,global_step=None,walltime=None)

main_tag：该图像的标签名
tag_scalar_dict：利用字典的形式记录多条曲线，字典dict的key是变量的tag,value是变量的值

实验

1、add_scalar

2、add_scalars

3、可视化结果

3、add_histogram

观察参数的分布情况即统计、绘制直方图。
功能：统计直方图与多分位数折线图

add_histogram(tag,values,global_step=None,bins='tensorflow',walltime=None)

tag：图像的标签名
values：要统计的参数（通常有权值、偏置及其对应的梯度）
global_step:y轴（是epoch数）
bins:取直方图的bins（通常采用‘tensorflow’）

实验

随机创建1个标准正态分布和均匀分布，绘制其参数的统计图。


（2）多分位数折线图distributions

模型监控指标

下面利用上述方法监控模型的Loss、Accuracy曲线以及参数的分布和参数的梯度分布。

# ============================ step 5/5 训练 ============================
train_curve = list()
valid_curve = list()

iter_count = 0

# 构建 SummaryWriter
writer = SummaryWriter(comment='test_your_comment', filename_suffix="_test_your_filename_suffix")

for epoch in range(MAX_EPOCH):

    loss_mean = 0.
    correct = 0.
    total = 0.

    net.train()
    for i, data in enumerate(train_loader):

        iter_count += 1

        # forward
        inputs, labels = data
        outputs = net(inputs)

        # backward
        optimizer.zero_grad()
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()

        # update weights
        optimizer.step()

        # 统计分类情况
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).squeeze().sum().numpy()

        # 打印训练信息
        loss_mean += loss.item()
        train_curve.append(loss.item())
        if (i+1) % log_interval == 0:
            loss_mean = loss_mean / log_interval
            print("Training:Epoch[{:0>3}/{:0>3}] Iteration[{:0>3}/{:0>3}] Loss: {:.4f} Acc:{:.2%}".format(
                epoch, MAX_EPOCH, i+1, len(train_loader), loss_mean, correct / total))
            loss_mean = 0.

     # 训练集：每个iteration记录数据，保存于event file
        writer.add_scalars("Loss", {"Train": loss.item()}, iter_count)
        writer.add_scalars("Accuracy", {"Train": correct / total}, iter_count)

    # 训练集——这就是监控过程！！！每个epoch，记录梯度，权值（从named_parameters中获取参数的   名字name,然后对每个参数的数据name+'data'、梯度name+'_grad'记录。）
    for name, param in net.named_parameters():
        writer.add_histogram(name + '_grad', param.grad, epoch)
        writer.add_histogram(name + '_data', param, epoch)

    scheduler.step()  # 更新学习率

    # validate the model
    if (epoch+1) % val_interval == 0:

        correct_val = 0.
        total_val = 0.
        loss_val = 0.
        net.eval()
        with torch.no_grad():
            for j, data in enumerate(valid_loader):
                inputs, labels = data
                outputs = net(inputs)
                loss = criterion(outputs, labels)

                _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
                total_val += labels.size(0)
                correct_val += (predicted == labels).squeeze().sum().numpy()

                loss_val += loss.item()

            valid_curve.append(loss.item())
            print("Valid:\t Epoch[{:0>3}/{:0>3}] Iteration[{:0>3}/{:0>3}] Loss: {:.4f} Acc:{:.2%}".format(
                epoch, MAX_EPOCH, j+1, len(valid_loader), loss_val, correct / total))

            # 验证集：记录数据，保存于event file
            writer.add_scalars("Loss", {"Valid": np.mean(valid_curve)}, iter_count)
            writer.add_scalars("Accuracy", {"Valid": correct / total}, iter_count)

(1)scalar


(2)histogram