SummaryWriter

首页 > TAG信息列表 > SummaryWriter

【编程积累】在tensorboard里绘制多条曲线

代码 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter for line in range(10): tb = SummaryWriter('./runs/lines/' + str(line)) for step in range(10): value = step + line tb.add_scalar('value of lines', value, step

SummaryWriter和tensorboard使用示例

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np from PIL import Image writer = SummaryWriter("logs") image_path = "dataSet/train/ants/0013035.jpg" img_PIL = Image.open(image_path) img_array = np.array(img_PIL) wri

Tensorboard 的使用-史上最简单(附代码)

一.Tensorboard是什么? 为什么使用? TensorboardfX是什么? 在深度学习中,我们需要对定义的网络训练的效果进行了解,但是通过代码不是特别的直观,这时候我们就需要借助一些可视化工具来帮助我们查看训练的结果. 是什么: tensorboard是一种用来可视化的工具为什么使用? 可以监

Tensorboard可视化各种错误

TensorBoard：Tensorflow自带的可视化工具。利用TensorBoard进行图表可视化时遇到了各种问题，记录一下，初学者若遇到同样的问题可以少走弯路。环境：windows :10系统, IDE : pycharm, 框架 : pytorch 下面随便找一个简单实例介绍。(亲自尝试了可以执行) from torch.utils.tensorbo

PyTorch深度学习（2）Tensor-board

命令行记录： pip install tensorboard 安装tensorboard （x轴步长,y轴值） tensorboard --logdir=logs 事件文件所在文件夹名称 tensorboard --logdir=logs --port=6007 修改端口为6007 pytorch从1.2.0

tensorboard使用方法（基础）

引言：tensorboard是一个可视化函数，能够将在运行过程中的数据展现在我们眼前，以图表的方式呈现。 1.首先导入所需要的库 from tensorboardX import SummaryWriter 如果没有安装的小伙伴，请移步这里安装安装完成后，我开始写个测试程序吧！ import numpy as np from tensorboardX imp

机器学习-tensorboard的使用（pytorch环境）

创建输出文件夹： write = SummaryWriter("log") def __init__(self, log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix=''): """　　Creates a `SummaryWriter` that will

10、TORCH.UTILS.TENSORBOARD

在进一步讨论之前，可以在 https://www.tensorflow.org/tensorboard/ 上找到有关 TensorBoard 的更多详细信息。安装 TensorBoard 后，这些实用程序可让您将 PyTorch 模型和指标记录到一个目录中，以便在 TensorBoard UI 中进行可视化。 PyTorch 模型和张量以及 Caffe2 网络和 blob

使用tensorboard(pytorch) 画拆线图

第一步：代码如下 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter("logs") # logs是创建存储图文件的文件夹名称 for i in range(10): writer.add_scalar("title", i*2, i) # 参数依次是标题，y轴，x轴 writer.close() 第二步：tensorboa

详解PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可视化

目录什么是TensorboardX配置TensorboardX 环境要求安装使用 pip 安装从源码安装使用TensorboardX 使用各种 add 方法记录数据数字 (scalar)图片 (image)直方图 (histogram)运行图 (graph)嵌入向量 (embedding)其他一些tips 什么是TensorboardX Tensorboard 是 TensorFlow

tensorboard_scalar

import numpy as npfrom tensorboardX import SummaryWriterwriter=SummaryWriter(log_dir="scala",comment="base_scala")for epoch in range(100): writer.add_scala(tag='scala/test',scalar_value=np.random.rand(),global_step=epoch)

安装tensorboard的细节问题

安装完tensorflow1.14后虽然自带tensorboard，但是还是无法使用summaryWriter()，必须使用命令 pip intsll tb-nightly ，之后就可以正常使用了

Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！

tensorboard --logdir runs 改为 tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\runs 重点在网上看了很多方法后发现将原本链接中的计算机名改为localhost，即http://localhost:6006/后能成功解决该问题，显示结果 1 引言我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这