PyTorch 可视化工具 TensorboardX
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
PyTorch 可视化工具 TensorboardX
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
可視化教程
- 使用步驟
- 1. 導入包
- 2. 添加標量、模型圖
- 所遇到問題
- 只顯示 scalar,不顯示 graph 解決辦法
使用步驟
1. 導入包
from tensorboardX import SummaryWriter2. 添加標量、模型圖
with SummaryWriter() as w:w.add_scalar('scalar/test', loss.item(), (i_batch+1+200*epoch) )w.add_scalar('scalar/epoch', loss.item(), (i_batch+1+200*epoch) )顯示,在終端中輸入以下指令
tensorboard --logdir==runs tensorboard --logdir==runs --port 6006 tensorboard --logdir==r'D:\board\logs' with SummaryWriter() as w:w.add_graph(AnNet, (img, ))參考
所遇到問題
只顯示 scalar,不顯示 graph 解決辦法
一直各種嘗試,最終終于解決了。我把 anaconda 重新卸載了,然后全局搜索了下文件夾,確保每個地方都沒有了 conda 的東西。因為之前安裝和刪除包的時候分別使用了 conda install(/remove) XXX 和 pip install(/uninstall) XXX 命令,導致 tensorboard 這個包重復安裝了,且版本錯亂。
最后重裝 anaconda 之后,仍然不起作用。卸載了 tensorflow ,單獨安裝 tensorboard 包之后發現,終于,正常顯示 graph 了。
正式使用時的版本如下:
之后為了再次驗證 TensorFlow 包安裝時無法使用的問題,再次使用 pip install tensorflow-gpu 指令下載安裝 TensorFlow 包。
好吧~~~ 安裝之后依然可以正常顯示,并沒有影響。
不過我發現一個有趣的現象,就是我的 tensorboard 打開的時候,每次下載 TensorFlow 總是會斷掉,之前以為是網絡不穩定,會自己切換造成的,之后我把所有的無線網絡全部關掉,只留一個網絡,還是一樣的效果。反而把 tensorboard 服務關閉之后,便可以正常下載 TensorFlow 了。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch 可视化工具 TensorboardX的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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