pytorch 训练可视化

1.from torch.utils.tensorboard

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
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在最新版本的pytorch中官方提供了tensorboard的api。以下是官方教程的链接

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html?highlight=tensorboard
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##1. TensorBoard setup

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1') # 创建一个保存日志的目录
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##2. Writing to TensorBoard
在TensorBoard上显示图片，这里使用网格来显示。使用 make_grid 方法

# 获取随机的训练图片
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# 构造网格布局的图片
img_grid = torchvision.utils.make_grid(images)

# 显示图片
matplotlib_imshow(img_grid, one_channel=True)

# 写入tensorboard
writer.add_image('four_fashion_mnist_images', img_grid)
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在终端运行

tensorboard --logdir=runs
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#已知问题及可能解决办法
##1.TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
打开网页后无反应。
解决办法：1.将tensorboard 回调到1.15版本。
2. 在训练过程中可以正常显示，但是不训练就无法正常显示