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pytorch框架学习(13)——可视化工具TensorBoard
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2021-01-20
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文章目录1. TensorBoard简介2. tensorboard使用2.1 SummaryWriter2.2 方法 1. TensorBoard简介 TensorBoard:TensorFlow中强大的可视化工具 支持标量、图像、文本、音频、视频和Embedding等多种数据可视化 运行机制 tensorboard –logdir=./runs 作业 熟悉TensorBoard的运行机制,安装TensorBoard,并绘制曲线 y = 2*x import numpy as np from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writ
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pytorch框架学习(框架学习(13))——可视化工具可视化工具TensorBoard
文章目录文章目录1. TensorBoard简介2. tensorboard使用2.1 SummaryWriter2.2 方法
1. TensorBoard简介简介
TensorBoard:TensorFlow中强大的可视化工具
支持标量、图像、文本、音频、视频和Embedding等多种数据可视化
运行机制
tensorboard –logdir=./runs
作业
熟悉TensorBoard的运行机制,安装TensorBoard,并绘制曲线 y = 2*x
import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter(comment='test_tensorboard')
for x in range(100):
writer.add_scalar('y=2x', x * 2, x)
writer.close()
2. tensorboard使用使用
2.1 SummaryWriter
功能:提供创建event file的高级接口
主要属性:
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
log_dir = "./train_log/test_log_dir"
# writer = SummaryWriter(log_dir=log_dir, comment='_scalars', filename_suffix="12345678")
writer = SummaryWriter(comment='_scalars', filename_suffix="12345678")
for x in range(100):
writer.add_scalar('y=pow_2_x', 2 ** x, x)
writer.close()
2.2 方法方法
1.add_sclalar(只能记录一条曲线)
功能:记录标量
weixin_38571449
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