pytorch学习------TensorBoard的使用

简介

建好一个神经网络，其实我们也不知道神经网络里头具体细节到底做了什么，要人工调试十分困难(就好比你无法想象出递归的所有步骤一样)。有了TensorBoard，可以将TensorFlow程序的执行步骤都显示出来，非常直观。并且，我们可以对训练的参数(比如loss值)进行统计，用图的方式来查看变化的趋势。
TensorBoard可以用于记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等，并且可以在web上展示，对于观察神经网络的过程非常有帮助。PyTorch也推出了自己的可视化工具，一个是tensorboardX包，一个是torch.utils.tensorboard，二者的使用相差不大，这里介绍后者

使用方式

要启动 TensorBoard，打开终端或命令提示符并运行：

tensorboard --logdir=<directory_name>

将 directory_name 标记替换为保存数据的目录。默认是“logs”。

1、单条曲线(scalar)

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

参数：

tag ( string ) – 数据标识符
scalar_value ( float或string/blobname ) – 要保存的值
global_step ( int ) – 要记录的全局步长值
walltime ( float ) – 记录训练的时间，默认 walltime (time.time()) 秒
new_style ( boolean ) – 是使用新样式（张量字段）还是旧样式（simple_value
字段）。新样式可能会导致更快的数据加载。

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as npwriter = SummaryWriter("scalar")
for x in range(1, 101) :writer.add_scalar('y = 2x',2 * x, x ) ### 这里反了，正常情况应该是writer.add_scalar('y = 2x', 2 * x, x)
writer.close()#tensorboard --logdir=scalar

效果：
在这里插入图片描述

2、多条曲线(scalars)

add_scalars( main_tag , tag_scalar_dict , global_step = None , walltime = None)

参数：

main_tag ( string ) – 标签的父名称
tag_scalar_dict ( dict ) – 存储标签和对应值的键值对
global_step ( int ) – 要记录的全局步长值
walltime ( float ) – 记录训练的时间，默认 walltime (time.time()) 秒

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as npwriter = SummaryWriter("scalars")
r = 5
for x in range(1, 101) :writer.add_scalars('run_14h', {'xsinx' : x * np.sin(x / r),'xcosx' : x * np.cos(x / r),'xtanx' : x * np.tan(x / r)}, x)
writer.close()
#tensorboard --logdir=scalars

效果：
在这里插入图片描述

3、直方图(histogram)

add_histogram( tag , values , global_step = None , bins = ‘tensorflow’ , walltime = None , max_bins = None )

参数：

tag ( string ) – 数据标识符
值（torch.Tensor、numpy.array或string/blobname）– 构建直方图的值
global_step ( int ) – 要记录的全局步长值
bins ( string ) – {‘tensorflow’,‘auto’, ‘fd’, …} 之一。这决定了柱的制作方式。
walltime ( float ) – 记录训练的时间，默认 walltime (time.time()) 秒

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as npwriter = SummaryWriter("histogram")
for step in range(10) :x = np.random.randn(1000)writer.add_histogram('distribution of gaussion', x, step)
writer.close()
#tensorboard --logdir=histogram

效果：
在这里插入图片描述

4、图片(image)

add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats = ‘CHW’)

参数：

tag ( string ) – 数据标识符
img_tensor ( torch.Tensor , numpy.array , or string/blobname ) – 图像数据
global_step ( int ) – 要记录的全局步长值
walltime ( float ) – 记录训练的时间，默认 walltime (time.time()) 秒

例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torchfrom torchvision import transformsimg_path = "1Q12FR626-9-1200.jpg"
img = Image.open(img_path)
writer = SummaryWriter("logs")
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)
writer.add_image("Tensor_img",tensor_img,0)
writer.close()

效果：

在这里插入图片描述

5、渲染(figure)

add_figure( tag , figure , global_step = None , close = True , walltime = None )

参数：

tag ( string ) – 数据标识符
image( matplotlib.pyplot.figure ) – 图或图列表
global_step ( int ) – 要记录的全局步长值
close ( bool ) – 自动关闭图形的标志
walltime ( float ) – 记录训练的时间，默认 walltime (time.time()) 秒

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltwriter = SummaryWriter("figure")x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)figure1 = plt.figure()
plt.plot(x, y, 'r-')
writer.add_figure('my_figure', figure1, 0)
writer.close()
# tensorboard --logdir=figure --port=8888

效果：
在这里插入图片描述

6、网络(graph)

add_graph(model, input_to_model=None, verbose=False, use_strict_trace = True)

参数：

model( torch.nn.Module ) – 要绘制的模型。
input_to_model ( torch.Tensor or list of torch.Tensor ) – 要输入的变量或变量元组
verbose(bool）– 是否在控制台中打印图形结构。
use_strict_trace ( bool ) – 是否将关键字参数严格传递给 torch.jit.trace。当您希望跟踪器记录您的可 - 变容器类型（列表、字典）时传递 False.

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nnwriter = SummaryWriter("graph")
class MLP(nn.Module) :def __init__(self):super(MLP, self).__init__()self.Net = nn.Sequential(nn.Linear(784, 512),nn.ReLU(),nn.Linear(512, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 10))def forward(self, input):input = input.view(-1, 28 * 28)return self.Net(input)
model = MLP()
input = torch.FloatTensor(np.random.rand(32, 1, 28, 28))
writer.add_graph(model, input)#tensorboard --logdir=graph --port=8888