谷歌Colab服务器下PyTorch环境使用TensorBoard实现可视化

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0.说在前面

1.实操配置

1.1  配置SummaryWriter类

1.2  加载TensorBoard在CoLab环境中的插件

 1.3  打开TensorBoard面板

你的谷歌Colab运行的时候是不是没法直接打开tensorboard,是的，我也没法直接用！

但是，总归是有方法来解决，下面就让我们一起去探索这条路子~~~

0.说在前面

首先你需要有一个属于自己的网络，方便一会检验效果~~~

1.实操配置

本文介绍使用SummaryWriter和tensorboard，这种方式适用于CoLab和一般开发

1.1  配置SummaryWriter类

SummaryWriter类是使用log日志进行TensorBoard可视化的主要入口

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')

运行之后，你的runs文件里会出现

1.2  加载TensorBoard在CoLab环境中的插件

# Load the TensorBoard notebook extension
%load_ext tensorboard

这里，你可能会出现这个提示，不用管，直接运行1.3代码 

 1.3  打开TensorBoard面板

%tensorboard --logdir=runs

执行了这一步，你的TensorBoard面板会没有东西，如下图所示：

不用着急，这是因为你的runs文件下没东西，也就是因为你还没有开始训练你的模型 

点击你的train运行代码，然后等到第一轮训练结束，点击TensorBoard面板右上角的刷新按键刷新，等待几秒，就会出现图片了。

到此，Colab上的TensorBoard面板就已经显示出来了，再也不用登陆谷歌看不了面板了~~~

小白浅浅记录一波........期待后续更新

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参考：CoLab的PyTorch环境下使用TensorBoard实现可视化 - 知乎