pytorch?SummaryWriter保存日志的方法

更新時間：2023年03月21日 11:37:45 作者：magic_ll

這篇文章主要介紹了pytorch?SummaryWriter保存日志的方法，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

1 安裝與導(dǎo)入

安裝：conda install tensorboardX 或者 pip install tensorboardX

導(dǎo)入

from tensorboardX import SummaryWriter
 writer = SummaryWriter(logPath)
 ...
 writer.close()

2 添加需要保存標(biāo)量數(shù)據(jù)

在這里插入圖片描述

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None) 從源碼中我們能看到核心的三個參數(shù)為前三個。通俗的講分別代表
- tag：圖的標(biāo)簽名，唯一標(biāo)識
- scalar_value：y軸數(shù)據(jù)，標(biāo)量數(shù)據(jù)的具體數(shù)值
- global_step：x軸數(shù)據(jù)，要記錄的全局步長值
add_scalars(main_tag, tag_scalar_dit)多項標(biāo)題記錄方法，其中：
- main_tag —— 該圖的標(biāo)簽
- tag_salar_dict —— 字典形式的tag-scalar_value對

源碼中也有例子：

from tensorboardX import SummaryWriter
import numpy as np

writer = SummaryWriter('run/logs')

max_epoch = 100
for x in range(max_epoch):

    writer.add_scalar('t/y=2x', x * 2, x)    #x*2為y軸數(shù)據(jù)，x為x軸數(shù)據(jù)
    writer.add_scalar('t/y=pow_2_x', 2^x, x)
    writer.add_scalars('scalar_group', {"xsinx": x * np.sin(x),
                                     "xcosx": x * np.cos(x)}, x)
    writer.close()

運行完該腳本后，運行tensorboard命令：tensorboard --logdir=./run/

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在瀏覽器中打開鏈接：【http://localhost:6006/】

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3 添加需要保存圖片數(shù)據(jù)

在這里插入圖片描述

從源碼中我們能看到add_image的主要參數(shù)如下。通俗的講分別代表

tag：曲線圖名字，唯一標(biāo)識
img_tensor：圖片數(shù)據(jù)，類型要求為 tensor/numpy/string 等
global_step：要記錄的全局步長值
dataformats：圖片輸入的默認(rèn)維度。注意是"CHW"

from tensorboardX import SummaryWriter
import numpy as np
img = np.zeros((3, 100, 100))
img[0] = np.arange(0, 10000).reshape(100, 100) / 10000
img[1] = 1 - np.arange(0, 10000).reshape(100, 100) / 10000

img_HWC = np.zeros((100, 100, 3))
img_HWC[:, :, 0] = np.arange(0, 10000).reshape(100, 100) / 10000
img_HWC[:, :, 1] = 1 - np.arange(0, 10000).reshape(100, 100) / 10000

writer = SummaryWriter('run/logs')
writer.add_image('my_image', img, 0)

# If you have non-default dimension setting, set the dataformats argument.
writer.add_image('my_image_HWC', img_HWC, 0, dataformats='HWC')
writer.close()

在這里插入圖片描述

4 直方圖的記錄

畫直方圖主要為了看參數(shù)的分布狀態(tài)，使用add_histogram(tag, values, global_step=None, bins=’tensorflow’, walltime=None)，其中tag, value, global_step的含義同上，示例如下：

# 每個epoch，記錄梯度，權(quán)值
for name, param in net.named_parameters():
    writer.add_histogram(name + '_grad', param.grad, epoch)
    writer.add_histogram(name + '_data', param, epoch)

5 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的記錄

展示結(jié)構(gòu)圖使用add_graph(model, input_to_model=None, verbose=False)

writer = SummaryWriter(comment='test_your_comment', filename_suffix="_test_your_filename_suffix")
# 模型
fake_img = torch.randn(1, 3, 32, 32)
yolo = Yolo(classes=2)
writer.add_graph(yolo, fake_img)
writer.close()

到此這篇關(guān)于pytorch SummaryWriter保存日志的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch 保存日志內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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