Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy

代码:

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
np.random.seed(20200910)
writer = SummaryWriter()
# writer = SummaryWriter('林祖泉的日志文件目录/运行')
# writer = SummaryWriter('林麻子的日志文件目录')
for n_iter in range(100):
    writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter)
    writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter)
    writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), n_iter)
    writer.add_scalar('Accuracy/test', np.random.random(), n_iter)

'''

tensorboard --logdir=runs

'''

运行程序之后,cmd下输入命令:tensorboard --logdir=runs
依照提示,在浏览器下访问提示的链接:http://localhost:6006/
TensorBoard 2.4.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
浏览器下查看结果:
Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy_第1张图片Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy_第2张图片
补充:第4行代码可以用户自定义,如:
writer = SummaryWriter()
writer = SummaryWriter('林祖泉的日志文件目录/运行')
writer = SummaryWriter('林麻子的日志文件目录')
生成文件夹:
Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy_第3张图片

执行程序后,在命令行下可以输入:
tensorboard --logdir=林祖泉的日志文件目录
或者
tensorboard --logdir=林祖泉的日志文件目录/运行
或者
tensorboard --logdir=林麻子的日志文件目录

打开浏览器后的效果:
tensorboard --logdir=林祖泉的日志文件目录
Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy_第4张图片打开浏览器后的效果:
tensorboard --logdir=林祖泉的日志文件目录/运行
Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy_第5张图片打开浏览器后的效果:
tensorboard --logdir=林麻子的日志文件目录
Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy_第6张图片

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