TensorBoard ： TensorFlow 中强大的可视化工具

安装注意事项

  • 报错信息： pip install tensorboard 的时候会报错：
    • ModuleNotFoundError: No module named 'past'
  • 解决方案：
    • 通过 pip install future 解决

SummaryWriter()

  1. class SummaryWriter(object):
  2.     def __init__(self, log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix=''):
  3.         # ...
  5.     def add_scalar(self, tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None):
  6.         # ...
  8.     def add_scalars(self, main_tag, tag_scalar_dict, global_step=None, walltime=None):
  9.         # ...
  11.     def add_histogram(self, tag, values, global_step=None, bins='tensorflow', walltime=None, max_bins=None):
  12.         # ...        
  14.     def add_image(self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW'):
  15.         # ...
  17.     def make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0):
  18.         # ...
  • __init__() ：初始化函数
    • 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
  • add_scalar()
    • 功能：记录标量
    • 主要属性：
      • tag ：图像的标签名，图的唯一标识
      • scalar_value ：要记录的标量
      • global_step ：x轴
  • add_scalars()
    • main_tag ：该图的标签
    • tag_scalar_dict ： key 是变量的 tag ， value 是变量的值
  • add_histogram()
    • 功能：统计直方图与多分位数折线图
    • 主要属性：
      • tag ：图像的标签名，图的唯一标识
      • values ：要统计的参数
      • global_step ：y轴
      • bins ：取直方图的 bins
  • add_image()
    • 功能：记录图像
    • 主要属性
      • tag ：图像的标签名，图的唯一标识
      • img_tensor ：图像数据，注意尺度
      • global_step ： x 轴
      • dataformats ：数据形式，CHW，HWC，HW
  • torchvision.utils.make_grid
    • 功能：制作网格图像
    • 主要属性
      • tensor ：图像数据, BCH*W形式
      • nrow ：行数（列数自动计算）
      • padding ：图像间距（像素单位）
      • normalize ：是否将像素值标准化
      • range ：标准化范围
      • scale_each ：是否单张图维度标准化
      • pad_value ： padding 的像素值
  • add_graph()
    • 功能：可视化模型计算图
    • 主要属性
      • 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
  • torchsummary
    • 功能：查看模型信息，便于调试
    • 主要属性
      • model ： pytorch 模型
      • input_size ：模型输入size
      • batch_size ：batch size
      • device ：”cuda” or “cpu”

github: https://github.com/sksq96/pytorch-summary