在PyTorch中使用Tensorboard

PyTorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html

TensorBoard vs TensorboardX: https://poe.com/s/wDImi8HWK3EdbD7ij28O
PyTorch1.1版本后支持原生的Tensorboard

在PyToch中使用Tensorboard

1. 实例化一个SummaryWriter(记录器)对象, 用于后续保存标量(scalar)/图像(image)/图(graph)等日志文件

   # from tensorboardX import SummaryWriter 
   from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  #SummaryWriter Encapsultes everything      
   log_dir = "./my_log_dir" 
   writer = SummaryWriter(log_dir) #实例化对象时指定存放log的目录
   

2. 保存sth(something)
   通用的API格式：add_sth(tag_name, object, iter_num)
   举例说明：保存标量 writer.add_scalar('loss', value, iteration)

3. 可视化网络 Add graph
   https://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html#add-graph

4. 监测训练过程
   tensorboard --logdir your_log_dir --bind_all 注意是日志目录，而不是要指定日志文件；指定--bind_all后：服务器训练模型，本地浏览器可以打开tensorboard

参考链接

• https://pytorch.org/docs/1.6.0/tensorboard.html