tensorboard的使用

tensorboard链接无法打开问题

出现原因：未知

解决方案： 

将日志文件夹的地址由相对路径替换为绝对路径：

相对路径------> 无法打开：

 绝对路径------> 可以打开：

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使用tensorboard对model参数进行分析

导入包：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

定义：

    writer = SummaryWriter('./logs')

对loss和模型指标进行分析：

注意：这里输入的第二个值需要是标量，scalar_value

writer.add_scalar('train_loss', loss.cpu().data.numpy(), epoch)
writer.add_scalar('val_auc', val_auc, epoch)
writer.add_scalar('val_ap', val_ap, epoch)

以直方图的形式对模型的参数进行分析：

 for name, param in model.named_parameters():
            writer.add_histogram(name, param.clone().cpu().data.numpy(), epoch)
            writer.add_histogram(name+'_grads', param.grad.clone().cpu().data.numpy(), epoch)

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关于直方图的分析：

直方图显示：

【HISTOGRAMS】

可以看到这张图是展示了该网络层的参数weight分布图像。weight就是个向量，可以看成数组，在统计时会把所有的weight扁平成一个一维数组，然后用直方图统计起来。

• 横轴表示这些weight中元素值的分布范围，纵轴表示第几轮。
• 当把鼠标放在图上时，会出现的一条黑线和数字点，如上图这个黑线就表示第11轮的时候统计的直方图，这个黑色数字点表示第11轮时有15500个weight元素值等于0.0259。

【DISTRIBUTIONS】

【DISTRIBUTIONS】的图和【HISTOGRAMS】图显示的数据源都是相同的，只是用不同的方式对相同的内容进行展示而已。

• 横坐标表示第几轮，纵坐标表示梯度中元素值的分布范围。

• 不同的颜色表示梯度中元素值在某个区域值出现的频次，颜色越深表示出现的频次越多。

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