pytorch在tensorboard上进行可视化

本博文介绍pytorch在训练神经网络时用tensorboard进行可视化。
用visdom进行可视化请查看link

1. 安装tensorboard

在python终端运行

pip install tensorboard

2. 给代码中添加对应语句

在文件最开始需要导入相应模块

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

在任意位置添加以下语句。该句将你关心的数据保存在对应文件夹中。用于一会给可视化提供数据

writer = SummaryWriter('./path/to/log')

在你关心的数据得出后的合适位置添加以下语句。这里add_scalar的第一个参数是可视化之后的标题，第二个参数是你关心的数据的变量(注意类型，如果变量a是tensor类型,需要用float(a)进行转换)，作为纵轴，第三个参数是横轴。

writer.add_scalar('title1', loss,epoch) #可视化变量loss的值
writer.add_scalar('title2', acc, epoch)#可视化变量acc的值

这是两个变量loss, acc的值已经存储在’./path/to/log’文件夹中了。

3. 打开网页查看可视化结果

在终端输入以下语句。这里8123随便输的

tensorboard --logdir=./path/to/log --port 8123

然后在浏览器中输入http://localhost:8123/，即可看到loss和acc的可视化结果。