pytorch?SummaryWriter怎么保存日志

這篇“pytorch SummaryWriter怎么保存日志”文章的知識(shí)點(diǎn)大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價(jià)值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來(lái)看看這篇“pytorch SummaryWriter怎么保存日志”文章吧。

在pytorch框架中，關(guān)于日志的保存，其中一種方式就是借鑒使用了tensorboard的庫(kù)。所以我們需要在環(huán)境中安裝tensorboard庫(kù)，然后再在工程中進(jìn)行該庫(kù)的調(diào)用

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)

• add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None) 從源碼中我們能看到核心的三個(gè)參數(shù)為前三個(gè)。通俗的講分別代表

• tag：圖的標(biāo)簽名，唯一標(biāo)識(shí)

• 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(zhǎng)值

• add_scalars(main_tag, tag_scalar_dit)多項(xiàng)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(duì)

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(yùn)行完該腳本后，運(yùn)行tensorboard命令：tensorboard --logdir=./run/

在瀏覽器中打開(kāi)鏈接：【http://localhost:6006/】

3 添加需要保存圖片數(shù)據(jù)

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(shí)

• 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(zhǎng)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()

4 直方圖的記錄

畫(huà)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(gè)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()

以上就是關(guān)于“pytorch SummaryWriter怎么保存日志”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。