目錄
1、Tensorboard介紹
數據的可視化，對於模型分析和優化至關重要。tensorflow框架可以使用tensorboard可視化的工具，同樣，tensorboard也可用於Pytorch的可視化。TensorboardX支scalar, image, figure, histogram, audio, text, graph（模型）等不同的可視化展示方式。
2、安裝Tensorboard
pip install tensorboard
3、代碼demo
主要講解add_scalar和add_image兩種功能。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 可以理解爲畫板
writer = SummaryWriter("logs")
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
plt.figure("beauty")
plt.title('origin')
plt.imshow(img_HWC)
plt.axis('on')
plt.show()
for i in range(10):
writer.add_scalar('y=5x', i * 5, i)
writer.add_image('my_image', img, 0)
tensorboard --logdir=logs
瀏覽器打開中的結果，下圖展示多次事件的結果。
