在pycharm终端上运行tensorboard--logdir=IntermediateTutorials/logs后，打开网页后出现错误借鉴https://blog.csdn.net/qq_26645205

版本：tensorboard2.10.0问题：文件夹下明明有events文件，但用tensorboard命令却无法显示。例如：原因：有可能是文件路径太长了，导致系统无法读取文件。

tensorboard生成日志后，在terminal运行成功（默认6006端口），但浏览器显示报错：数据源有误报错原因：服务器拥塞，需更换服务器端口源代码如下：PSD:\pytoch_learning\

出现了如下问题：解决方式：将6006端口换成另外一个，因为6006端口被占用PSD:\python\pytorch-tutorial-master>tensorboard--logdir=D:\python

问题及解决办法1使用condaactivate出错在cmd中使用conda.batactivate进入环境后在进行操作2.condainstall出错，使用pipinstall3.在cmd中使用tensorboard

.创建并打开EC22.通过ssh访问EC2并进行相关操作3.通过scp实现windows与ubuntu服务器文件传输（上传本地数据文件）4.搭建anaconda环境5.通过本地计算机访问远程AWS中的tensorboard

fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter来自官网的示例：TensorBoard:TensorFlow可视化查看event文件文件名含义根据参考[1]文档的来说

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch

一.TensorboardX介绍书上这一节主要是介绍Pytorch可视化工具——tensorboardX。首先简单介绍下该工具，tensorboardX可以记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等。

在使用TensorBoard时发现代码没有报错能正常运行，但是在终端中导入logs文件夹时出现此错误。原因：在使用numpy模块的时候，调用了不存在的方法asscalar。

pycharm中切换终端环境二、TensorBoard数据可视化2.1安装2.2TensorBoard使用流程pytorch代码部分终端部分2.3官方帮助*三、Transforms使用3.1结构及作用3.2

目录参考引用一、数据集介绍二、环境配置三、构建训练数据集四、修改配置文件五、训练及tensorboard可视化六、效果测试七、遇到的BUG参考引用你的陈某某-基于YOLOv5的PCB板缺陷检测一、数据集介绍印刷电路板

这个就是缺少tensorboardX解决办法：pipinstalltensorboardX不要信那些分析一大堆，最后还不对的

Wandb介绍wandb(Weights&Biases)是一个类似于tensorboard的极度丝滑的在线模型训练可视化工具wandb这个库可以帮助我们跟踪实验，记录运行中的超参数和输出指标，可视化结果并共享结果

目录1导入数据集2使用tensorboard展示经过各个层的图片数据3完整的模型训练测试流程使用Gpu训练的两种方式使用tensorboard显示模型模型训练测试L1Loss函数保存未训练模型或者已经训练完的模型

文章目录1.logging库：日志记录2.wandb3.TensorBoard4.TensorBoardX5.fitlog6.loguru7.nb_log8.structlog1.logging库：日志记录

EarlyStopping:当梯度下降速度慢的时候，提前终止训练ModelCheckpoint:保存模型Tensorboard:训练过程可视化工具importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

文章对于pytorch数据集的使用，示例代码如下：fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvision.transformsimportComposefromtorchvisionimporttransformsimporttorchvisionimportsslssl

目录1返回本地文件中的数据集2根据当前已有的数据集创建每一个样本数据对应的标签3tensorboard的使用4transforms处理数据tranfroms.Totensor的使用transforms.Normalize

port问题重启vscode即可https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/124734705

在windows上跑yolov5模型使用了Tensorboard来查看训练过程，开始训练，终端就会提示直接点击这个网址，就会出现解决办法是重新开一个终端，激活目前正在使用的虚拟环境，在下面输入tensorboard

该位置是内存泄漏的大头mediapipe.solutions.face_detection.FaceDetection(model_selection=1,min_detection_confidence=0.5)位置2tensorboardX

1.错误提示在python程序中，尝试导入一个名为'tensorboardX'的模块，但Python提示找不到这个模块。

失败一：在jupyter使用并显示tensorboard，虽然可以更新，但是每次需要清空logs文件夹里的内容（可能是重名了）失败二：给出的网址http://localhost:6006/在MicrosoftEdge

**目的；**绘制y=2x的函数图一张，读取数据集里面的图片一张#-*-coding:utf-8-*-#用tensortaber画画fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter

，但是发现用了很多指令都可以弹出来跳转的url，那应该就不是输入指令的问题直到我想把logs里面的文件删掉重新跑的时候，我突然注意到这里有中文字符，在联想起最下面的报错信息那么我就把名字改了随后我再次tensorboard

查看检查模型的方法1torchsummary2netron3tensorboardX参考查看检查模型的方法：1torchsummary仅仅只是打印模型，并不能检测模型是否准确。

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets(r"D:\Jupyter\MNIST-data",one_hot=True)defget_weight(shape,name):returntf.Variable(tf.truncate

参考tensorboard快速上手教程-云+社区-腾讯云Tensorboard是Tensorflow提供的一个可视化工具，关于它的作用本文不想多言。

作为TensorFlow的一项极其亮眼的功能，TensorBoard给我们提供了极其方便而强大的可视化环境。它可以帮助我们理解整个神经网络的学习过程、数据的分布、性能瓶颈等等。

https://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/tutorial_zh.html

importtensorflowastfwithtf.name_scope('graph')asscope:matrix1=tf.constant([[3.,3.]],name='matrix1')#1rowby2columnmatrix2=tf.constant([[2.],[2.]],name='matrix2')#2rowby1columnproduct=tf.matmul(matrix1,

安装过程亲测可行最终配置结果见文章末尾【1】安装tensorboardAncondaprompot输入：activatetensorflowpipinstalltensorboard如果运行过程报错版本报错改为下面

1、打开AnacondaPrompt终端，将路径切换到events文件所在文件夹的上一级文件夹2、激活tensorflow环境：condaactivatetensorflow3、在终端输入tensorboard

TensorboardX简易安装和使用教程1.安装2.程序中使用3.查看1.安装首先安装很简单，不需要什么tensorflow之类的直接安装。

在pytorch环境中，如果需要进行数据可视化，比较推荐的方式是使用tensorboardX，而且对于一名从tensorflow转到pytorch的coder来说，tensorboard使用起来也更加顺手

如何在PYTORCH中使用TENSORBOARD：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html更详细一点的

这里写目录标题1、ReLU()1、ReLU相关简介2、代码3、运行结果2、Sigmoid()1、Sigmoid相关简介2、代码3、运行结果4、tensorboard可视化环境配置请看这里1、ReLU()

基于pytorch的相关可视化工具网络结构的可视化HiddenLayer库可视化网络PytorchViz库可视化网络训练过程的可视化tensorboardXHiddenLayer库可视化训练过程Visdom

目录三、训练和优化CNN模型1、搭建训练主循环2、训练时间的记录3、早期终止机制4、训练数据的可视化5、训练数据的保存与加载四、测试和运用CNN模型1、加载训练好的模型2、调用训练好的模型3、查看TensorBoard

对于相关原理，可以跳转卷积神经网络CNN各层基本知识后续会以CIFAR10数据集作为案例，关于CIFAR10数据集在上篇中有详细的介绍，可以跳转Pytorch公共数据集、tensorboard、DataLoader

logdir=‘3DT-Net/tb_logger/unfolding2’tb_logger=SummaryWriter(log_dir=logdir+CURRENT_DATETIME_HOSTNAME)current_step=0加上项目根目录3DT-Net

1、配置环境#installrequirementspipinstallpycocotoolsnumpyopencv-pythontqdmtensorboardtensorboardXpyyamlwebcolorspipinstalltorch

使用以下命令行kill-9$(ps-ef|greptensorboard|grep-vgrep|awk'{print$2}')主要原因是TensorBoard不会自动关闭，运行多了就会有很多存留的进程，

tensorboard--logdir=yourpath--port=6005默认启动端口6006，若不指定端口，当再次直接启动时，会报端口已经占用的错误。

在Pytorch1.4上下载tensorboardX时要加上版本号：pipinstalltensorboardX=2.0

人脸表情分类任务注意：整个项目来自阿里云天池，下面是开发人员的联系方式，本人仅作为学习记录！！！该文章原因，学习该项目，完善注释内容，针对新版本的Pytorch进行部分代码调整本文章采用pytorch2.0.1版本，python3.10版本源码链接这是一个使用pytorch实现的简单的2分类任务项目结构：-net.py:网络定义脚本-train.py：模型训练脚本-inference.py：模型推

常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight，本文主要介绍MindInsight的安装与基

的优点train模式特色三、训练3.1单GPU和CPU训练示例3.2多GPU训练3.3AppleM1和M2MPS训练3.4恢复中断的训练四、其他参数五、训练Log5.1Comet5.2ClearML5.3TensorBoard

tensorboard可视化课程：炼数成金GITHUBCSDN知乎欢迎点亮starimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datafromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsimportprojector