Tensorboard 可视化工具的使用-史上最简单(附代码)
一.Tensorboard是什么? 为什么使用? TensorboardfX是什么?
在深度学习中,我们需要对定义的网络训练的效果进行了解,但是通过代码不是特别的直观,这时候我们就需要借助一些可视化工具来帮助我们查看训练的结果.
是什么:
tensorboard是一种用来可视化的工具
为什么使用?
可以监督网络的训练过程或呈现网络的训练结果,以获得更有效的训练结果
TensorboardX:
tensorboardX是帮助pytorch使用tensorboard工具来可视化的一个库,其中包含若干函数用于简化tensorboard的使用
二.tensorboardX常用的函数介绍?
- SummaryWriter()
- 功能:创建编写器,保存日志
- 用法:writer = SummaryWriter()
- writer.add_scalar()
- 功能:添加标量
- 用法:writer.add_scalar('标题','y轴','x轴')
- writer.add_image()
- 功能:添加图像
- 用法:writer.add_image('标题','tensor类型的数据','同一标题下的步骤')
三.如何使用tensorboard 及 打开tensorboard界面
- 首先引用以下的模块
from tensorboardX import SummaryWriter
- 下面我们以添加标量为例来说明
第一步
中间是保存的地址
writer = SummaryWriter('LOGS/log_tensorboardX')第二步 使用add_scalar函数来向log_tensorboardX中写入标量
for i in range(100): writer.add_scalar('y=x', i, i)第三步
关闭工作流
writer.close()
- 打开tensorboard可视化界面
在终端中输入以下的指令,会出现一个网址,点击即可打开tensorboard界面
四.小结
以上只举例了writer_scalar函数如何使用,关于后续函数,如果我学习使用到了就会再次来记录.
每天一句:制心一处,无事不办
