pytorch在Jupyter使用tensorboard可视化

1.前提条件:安好tensorboard

pip install tensorboard

2.使用SummaryWriter来记录(SummaryWriter用法详见Pytorch中TensorBoard及torchsummary的使用详解 | w3c笔记 (w3cschool.cn)

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter("TEST_logs")      #第一个参数指明 writer 把summary内容 写在哪个目录下
# writer = SummaryWriter()
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=x",i,i)

for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=2*x",2*i,i) 

writer.close()     
  • writer=SummaryWriter("TEST_logs"):初始化,“TEST_logs”代表文件名,代码运行将会创建TEST_logs文件夹,并将event文件存放在当前文件夹下;
  • writer=SummaryWriter():没有参数时,默认为logs;
  • writer.close():将event log写完之后,记得close,否则tensorboard会加载不出数据;
%load_ext tensorboard

%tensorboard --logdir <文件夹>
  • 在jupyter中运行这两行,加载tensorboard结果
  • 其中<文件>代表上面代码初始化中的参数(“TEST_logs”)(没有参数时,文件夹默认是logs

pytorch在Jupyter使用tensorboard可视化_第1张图片

参考:TensorBoard的最全使用教程:看这篇就够了 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

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