【深度学习工具】tensorboard学习

文章概览

Tensorboard的工作流程：

1. 代码运行中，保存数据在文件夹下
2. 浏览器显示

自动保存数据

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 实例化
writer = SummaryWriter('./path/to/log')

之后写入各类数据都是在这个文件夹中./path/to/log

• 针对数值writer.add_scalar(key, value, global_step=None, walltime=None)

global_step可以理解为x轴坐标。实例如下：

for epoch in range(100)
    mAP = eval(model)
    writer.add_scalar('mAP', mAP, epoch)

• 存储图像writer.add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')，writer.add_images(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='NCHW')

数据可视化

tensorboard --logdir=./path/to/the/folder --port 8123

其他

1. 同时显示多组数据

   将日志放到同一目录下，同样的语法执行就行。

多想多做，发篇一作