PyTorch 深度学习实战
方远
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PyTorch 深度学习实战
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15 | 可视化工具:如何实现训练的可视化监控?

你好,我是方远。欢迎来到第 15 节课的学习。
上节课中,我们以线性回归模型为例,学习了模型从搭建到训练的全部过程。在深度学习领域,模型训练是一个必须的环节,而在训练过程中,我们常常需要对模型的参数、评价指标等信息进行可视化监控。
今天我们主要会学习两种可视化工具,并利用它们实现训练过程的可视化监控。
在 TensorFlow 中,最常使用的可视化工具非 Tensorboard 莫属,而 TensorboardX 工具使得 PyTorch 也享受到 Tensorboard 的便捷功能。另外,FaceBook 也为 PyTorch 开发了一款交互式可视化工具 Visdom,它可以对实时数据进行丰富的可视化,帮助我们实时监控实验过程。
让我们先从 TensorboardX 说起。

TensorboardX

Tensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具,用于记录训练过程的模型的参数、评价指标与图像等细节内容,并通过 Web 页面提供查看细节与过程的功能,用浏览器可视化的形式展现,帮助我们在实验时观察神经网络的训练过程,把握训练趋势。
既然 Tensorboard 工具这么方便,TensorFlow 外的其它深度学习框架自然也想获取 Tensorboard 的便捷功能,于是,TensorboardX 应运而生。
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本文介绍了如何利用可视化工具TensorboardX和Visdom实现训练过程的可视化监控。TensorboardX是TensorFlow的附加工具,通过记录训练过程的模型参数、评价指标与图像等细节内容,并通过Web页面提供查看细节与过程的功能。文章详细介绍了TensorboardX的安装、使用与启动方法,并给出了具体的代码示例。另外,文章还介绍了Facebook开源的交互式可视化工具Visdom,它为实时数据提供了丰富的可视化种类,可以在浏览器中进行查看,并且可以很容易地与其他人共享可视化结果。Visdom的安装、启动和快速上手方法也在文章中有详细介绍。通过实际代码示例和详细步骤,帮助读者快速了解了如何利用这两种可视化工具实现训练过程的可视化监控。总的来说,本文通过介绍TensorboardX和Visdom的使用方法,帮助读者实时监控训练过程中的数据,例如损失值、评价指标等,以便更好地把握训练趋势。

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全部留言(14)

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  • 咪西小悠
    viz = Visdom() viz.line([[0., 0.]], [0], win='train', opts=dict(title='loss_accuracy', legend=['loss', 'acc'])) for n_iter in range(10): loss = 0.2 * np.random.randn() + 1 accuracy = 0.1 * np.random.randn() + 1 viz.line([[loss, accuracy]], [n_iter], win='train', update='append') time.sleep(0.5)

    作者回复: hello,👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻,厉害,加油~

    2021-11-15
    3
  • John(易筋)
    运行下面指令报错: Error while finding module specification for 'visdom.server' python -m visdom.server 解决方案: Upgrade pip, python -m pip install --upgrade pip They try, python -m pip install visdom 再次运行最开始的命令即可。 ref: https://stackoverflow.com/questions/60623224/modulenotfounderror-no-module-named-visdom-when-importing-visdom

    作者回复: 👍🏻

    2022-08-07归属地:北京
    1
  • 静心
    MacOS上运行tensorboard命令启动服务时,遇到以下错误: ValueError: Duplicate plugins for name projector 通过以下卸载重安装办法等到解决: pip uninstall tb-nightly tensorboardX tensorboard pip install tensorboard

    作者回复: 👍🏻

    2023-12-28归属地:瑞典
  • John(易筋)
    站在巨人的肩膀上,发现Visdom 在chrome上运行正常,Safari 不动。 from visdom import Visdom import numpy as np import time # 将窗口类实例化 viz = Visdom() # 创建窗口并初始化 viz.line([[0., 0.]], [0], win='loss and accuracy', opts=dict(title='train_loss')) for n_iter in range(10): # 随机获取loss值 loss = 0.2 * np.random.randn() + 1 # 随机产生accuracy accuracy = 0.1 * np.random.randn() # 更新窗口图像,同时更新loss和accuracy viz.line(Y=[[loss, accuracy]], X=[n_iter], win='loss and accuracy', update='append') time.sleep(0.5)

    作者回复: 👍🏻👍🏻

    2022-08-08归属地:北京
  • 瑾瑜宝
    老师您好,在tensorboard --logdir=runs 这一步出现了问题,求解 File "C:\Users\86189\AppData\Local\Temp/ipykernel_82416/59224237.py", line 1 tensorboard --logdir=runs ^ SyntaxError: cannot assign to operator

    作者回复: 同学您好,是在命令行中执行命令tensorboard --logdir=log,而不是在python的编辑环境中执行。

    2022-07-04
    2
  • 橙紫英
    老师您好,为什么我在启动tensorboard后,运行程序以后报了如下错误呢,是什么原因造成的呢? [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。 on_close() takes 1 positional argument but 3 were given

    作者回复: 你这问题太抽象了^^。很难寻找答案啊。

    2022-05-16
    2
  • 乐呵的hehe
    老师,我的环境里有tensorboardx,可是为什么无法导入呢?报错如下: ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Input In [7], in <module> ----> 1 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 2 # PyTorch 1.8之前的版本请使用: 3 # from tensorboardX import SummaryWriter 4 import numpy as np File D:\Anaconda3\envs\PythonEnvironment1\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py:1, in <module> ----> 1 import tensorboard 2 from setuptools import distutils 4 LooseVersion = distutils.version.LooseVersion ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard'

    作者回复: 你好,感谢你的留言。 可以再看下课程的【安装】部分,首先需要安装【Tensorboard】,接下来安装【TensorboardX】。 你的环境里有【TensorboardX】,还缺少【Tensorboard】,可以使用pip install tensorboard命令进行安装。

    2022-05-15
  • 小林子
    老师推荐使用哪种可视化工具了?

    作者回复: 你好,感谢你的留言。 看具体需求了,我比较喜欢Tensorboard。^^

    2022-05-09
  • vcjmhg
    # 将窗口类实例化 viz = Visdom() # 创建窗口并初始化 viz.line([0.], [0], win='loss and accuracy', opts=dict(title='train_loss')) for n_iter in range(10): # 随机获取loss值 loss = 0.2 * np.random.randn() + 1 # 随机产生accuracy accuracy = 0.1 * np.random.randn() # 更新窗口图像,同时更新loss和accuracy viz.line(Y=[loss, accuracy], X=[n_iter], win='loss and accuracy', update='append') time.sleep(0.5)
    2021-11-16
    6
  • ifelse
    学习打卡
    2023-12-04归属地:浙江
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