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Pytorch TensorBoard及torchsummary用法 Pytorch中TensorBoard及torchsummary的使用详解

Mr_寒路   2021-05-12 我要评论
想了解Pytorch中TensorBoard及torchsummary的使用详解的相关内容吗,Mr_寒路在本文为您仔细讲解Pytorch TensorBoard及torchsummary用法的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Pytorch,TensorBoard,torchsummary,下面大家一起来学习吧。

1.TensorBoard神经网络可视化工具

TensorBoard是一个强大的可视化工具,在pytorch中有两种调用方法:

1.from tensorboardX import SummaryWriter

这种方法是在官方还不支持tensorboard时网上有大神写的

2.from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

这种方法是后来更新官方加入的

1.1 调用方法

1.1.1 创建接口SummaryWriter

功能:创建接口

调用方法:

writer = SummaryWriter("runs")

参数:

log_dir:event file输出文件夹

comment:不指定log_dir时,文件夹后缀

filename_suffix:event file文件名后缀

1.1.2 记录标量add_scalars()

功能:记录标量add_scalars()

调用方法:

writer.add_scalars("name",{"dic":val},epoch)

参数:

tag:图像的标签名

scalar_step:要记录的标量

global_step:轮次

1.1.3 统计直方图add_histogram()

功能:统计直方图与多分位数折线图

调用方法:

writer.add_histogram("weight",self.fc.weight,epoch)

参数:

tag:图像的标签名

values:要画直方图的数据

global_step:轮次

bins:取值有 ‘tensorflow'、‘auto'、‘fd' 等

1.1.4 批次显示图像add_image()

功能:批次显示图像

调用方法:

writer.add_image(“Cifar10”, img_batch, epoch,'CHW')

参数:

tag:图像的标签名

img_tensor:图像数据,注意尺寸

global_step:轮次

dataformats:数据形式,CHW,HWC,HW

1.1.5 查看模型图add_graph()

功能:查看模型图

调用方法:

writer.add_graph(model=net,input_to_model=torch.randn(1,3, 224, 224).to(device))

参数:

model:模型,必须是nn.Module

input_to_model:输出给模型的数据

verbose:是否打印计算图结构信息

写完记得要写 writer.close()

2.查看网络层形状、参数torchsummary

功能:查看网络层形状、参数

调用方法:

from torchsummary import summary
summary(net, input_size=(3, 224, 224))

参数:

model:pytorch模型

input_size:模型输入size

batch_size:batch size

device:“cuda” or “cpu”

3.启动tensorboard

在文件路径中cmd打开终端,输入

tensorboard --logdir="./runs"

runs是我保存文件的文件名,打开以下链接

在这里插入图片描述

补充:pytorch调用tensorboard方法尝试

tensorboard提供了用于监视训练损失很好的接口,可以帮助我们更好的调整参数。下文介绍如何在pytorch中调用tensorboard。

首先

安装tensorboard、tensorflow以及tensorboardX

第二

在文件开头导入SummaryWriter

from tensorboardX import SummaryWriter

第三

同tensorflow的tensorboard一样,tensorboardX提供多种记录方式如scalar、image等。

writer = SummaryWriter('path')

如果不添加path,则默认以时间命名。

第四

添加监视变量

writer.add_scalar('Train/Acc', Acc, iter)

第五

打开tensorboard

tensorboard --logdir 'path'

第六

在浏览器打开6006端口

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。


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