最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单
pip install tensorboardX
然后在代码里导入
from tensorboardX import SummaryWriter
然后声明一下自己将loss写到哪个路径下面
writer = SummaryWriter('./log')
然后就可以愉快的写loss到你得这个writer了
niter = epoch * len(train_loader) + i
writer.add_scalars(args.result_path + 'Train_val_loss', {args.result_path+'train_loss': loss.data.item()}, niter)
其中,add_scalars是将不同得变量添加到同一个图下,图的名称是add_scalars得第一个变量
然后为这个图中不同得曲线添加不同得标题,上面这一行代码
writer.add_scalars(args.result_path + 'Train_val_loss', {args.result_path+'train_loss': loss.data.item()}, niter)
后面得dict中得key是曲线的名称,后面的value是对应得append的值,再后面得niter是x坐标,这句话得意思就相当于,对于图名称为args.result_path + 'Train_val_loss'的图,对曲线名称为args.result_path+'train_loss'添加新的点,这个点为(niter, loss.data.item())
同样的,我可以画出val的loss
niter = epoch * len(train_loader) + i
writer.add_scalars(args.result_path + 'Train_val_loss', {args.result_path+'val_loss': mean_loss}, niter)
writer保存到了我们刚刚声明的路径'./log‘下面,然后终端启动tensorboard
tensorboard --logdir ./log --port 8890
不会用得进行tensorboard --help即可
然后进行端口映射就行了
实际上在使用的过程中,我发现了,如果你要保存的结果在各个子文件夹内,然后你在父文件夹运行tensorboard,就可以在浏览器看到各种结果,而不必再进行不同的端口映射
比如上面这个,我的resnet文件夹下有不同的我writer写入的文件,在父目录下启动tensorboard之后,
没毛病!
补充拓展:pytorch产生loss的计算图代码
废话不多说,直接上代码
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5) self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5) self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120) self.fc2=nn.Linear(120,84) self.fc3=nn.Linear(84,10) def forward(self,x): x=F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)),(2,2)) x=F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)),2) x=x.view(x.size()[0],-1) print(x) x=F.relu(self.fc1(x)) x=F.relu(self.fc2(x)) x=self.fc3(x) return x net=Net() #params=list(net.parameters()) #for name,parameters in net.named_parameters(): # print(name,':',parameters.size()) #print(len(params)) #print(net) input=Variable(t.randn(1,1,32,32)) output=net(input) #out.size() target=Variable(t.arange(0,10)) criterion=nn.MSELoss() loss=criterion(output,target) loss.grad_fn
以上这篇pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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