PyTorch：可视化TensorBoard
PyTorch 1.2.0 版本开始。
安装及更新
pip3 install --upgrade torch torchvision
pip3 install --upgrade tensorboard
Bugs:
1 AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io' has no attribute 'gfile'
出现这个问题的根本原因在于pytorch调了Tensorflow，最后由Tensorflow报出的错误，tensorflow的新版本与旧版本的不兼容。
可以更新tensorflow；或者[AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io' has no attribute 'gfile']
2 tensorboard安装不了与旧版本的不兼容
可指定版本安装pip3 install tensorboard==1.15，或者更新tensorflow到最新。
torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter(log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix='')
class SummaryWriter(object):
def set_as_default(self):
"""设定默认的 summary writer
亦即让此后出现的所有 summary 写入操作，都默认使用本个 summary writer 实例进行记录"""
def as_default(self):
"""返回一个上下文管理器（配合with使用），记录context中出现的 summary 写入操作"""
def flush(self):
"""强制将缓存中的数据写入到日志文件中"""
def close(self, tensor):
"""强制将缓存中的数据写入到日志文件中，然后关闭 summary writer"""
def init(self):
"""初始化"""
[tf.summary 与 tensorboard]
参数
log_dir (string) – Save directory location. Default is runs/CURRENT_DATETIME_HOSTNAME, which changes after each run.
flush_secs (int) – How often, in seconds, to flush the pending events and summaries to disk. Default is every two minutes.
使用
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# folder location: runs/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.local/
writer = SummaryWriter()
# 指定写入目录
sum_writer = SummaryWriter(sumfile)
e.g. sumfile = 'summary_log_dir'+time.strftime("%H%M", time.localtime())
记录 Scalars
我们常用的 loss、accuracy 等都是数值，我们在 Tensorboard 中记录数值的方法也很简单：
add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)
- tag 是这个常数值所属的标签（比如 training_loss 等）。常用的一个方法是将 tag 值设置为 section/plot 的格式，这样 Tensorboard 会按照 section 来给结果分组（下面有例子）。
- global_step 是一个整数，通常是曲线图里的 x 轴，如果不设置则默认一直为 0。注意这里是不存在覆盖的，就是对于同一个 global_step 值，新的值不会覆盖旧的值，而是会同时画到图上。
- walltime 就是记录的时间戳，默认是系统当前时间 time.time()。
# Record training loss from each epoch into the writer
writer.add_scalar(\\'Train/Loss\\', loss.item(), epoch)
sum_writer.add_scalar(tag='Train/Loss', scalar_value=model.loss_data.item() / last_batch_id, global_step=epoch)
# Record loss and accuracy from the test run into the writer
writer.add_scalar(\\'Test/Loss\\', test_loss, epoch)
writer.add_scalar(\\'Test/Accuracy\\', accuracy, epoch)
add_scalars(main_tag, tag_scalar_dict, global_step=None, walltime=None)
多个数值展示在同一个图上。
writer.add_scalars('All/Logloss', {'TrainLogloss': logloss, 'TestLogloss': t_logloss}, epoch)
可视化
cd du_project/test/summary_log_dir
tensorboard --logdir=./sumfile/ --port 6006
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.3.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
点击http就可以看到可视化界面
-柚子皮-
第三方工具
[《PyTorch 使用 TensorboardX 进行网络可视化》][Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！]
《PyTorch 可视化工具 Visdom 介绍》
《使用 Visdom 在 PyTorch 中进行可视化》
from: -柚子皮-
ref: [https://pytorch.org/docs/stable/tensorboard.html]
[PyTorch 自带 TensorBoard 使用教程]
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