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()
class SummaryWriter(object):
def __init__(self, log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix=''):
# ...
def add_scalar(self, tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None):
# ...
def add_scalars(self, main_tag, tag_scalar_dict, global_step=None, walltime=None):
# ...
def add_histogram(self, tag, values, global_step=None, bins='tensorflow', walltime=None, max_bins=None):
# ...
def add_image(self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW'):
# ...
def make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0):
# ...
__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
- 功能:提供创建
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sizebatch_size
:batch sizedevice
:”cuda” or “cpu”