Tensorboard

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使用 tensorboard注意事项

今天使用tensorflow1.2.0的时候，无法正确访问tensorboard，我当时tensorboard版本是1.15.0，bd后发现：注意 tensorflow 和tensorboard之间的版本匹配 tensorboard出现在 1.6.0之后尽量安装1.6之后的tensorflow版本使用conda 安装一般自带tensorboard tensorboard使用命令打开anacon

Linux命令-ssh 端口映射

ssh端口映射 ssh -L 5000:127.0.0.1:5000 root@211.81.55.x -p xxx fairseq使用tensoboradX绘制loss pip install tensorboard tensorboardX --tensorboard-logdir ../logs/enro/loss/$tag

为了论文-Pytorch(2)-TensorBoard和Transforms的使用

1.TensorBoard的使用　　1.1代码及其解析 # 一般通过这个SummaryWriter来创建图像。这个类可以在训练过程中向文件中添加数据，常用的两个方法为add_scalar和add_image,使用方法如下： from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np from PIL import Image

Pytorch关于tensorboard和transforms的学习笔记

Dataset 类继承Dataset # MyData 类 class MyData(Dataset): def __init__(self, root_dir, label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = label_dir self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)

Transforms

一、 from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms # python的用法-》tensor数据类型 # 通过transforms.ToTensor去解决两个问题 # 2、为什么我们需要Tensor数据类型 img_path = "C:\\Users\\admin\Picture

Pytorch深度学习——Tensorboard的使用

本节笔记内容具体是学习tensorboard中的两个方法分别是scalar和histogram，一共分为3个部分：（1）首先学习SummaryWriter类；（2）其次，学习两个基本方法记录标量add_scalar和直方图可视化add_histogram；（3）最后，使用scalar和histogram来监控模型指标（分别有Loss曲线、Acuracy曲线以及参数分布、

【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

tensorboard安装错误史

tensorboard安装错误 1尝试阶段 Dell 32位电脑，原有安装Anaconda， conda create -n tensorflow python=3.6 activate tensorflow pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 结果显示找不到符合匹配的tensorflow版本 2查找资料发现tensorflow没有32位版本 lenovo 6

Pytorch学习记录（二）可视化工具

可视化工具 Tensorboard 导入tensorboard from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 创建board，添加图表、图片 # 调用时在根目录创建文件夹log board = SummaryWriter("log") board.add_scalar("tag1", y_label, x_label) # 注：若img_array不是CWH，则末尾追加datafor

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 本地访问远程服务器中docker环境中log文件

1. 首先docker run docker run --gpus all --name Detectron2 -itd --privileged –network host --volume="$PWD:/app" -v /dev:/dev -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04 /bin/bash docker run的时候添加参数–network host

Tensorflow可视化好助手 Tensorboard (四)-Deep Learning

可视化好助手 Tensorboard Tensorboard 可视化好帮手1 Tensorboard 可视化好帮手2 作者：Mamba_BingshengTian

pycharm使用tensorboard

添加图片 outputimages是图片存放文件夹 writer=SummaryWriter('outputimages') img = Image.open('D:\GKD\data\dogdata\\1.jpg') dogdata= np.array(img) print(dogdata.shape) writer.add_image("dogimages",dogdata,1,dataformats='HWC'

tensorBoard展示图片出错分析TensorBoard can’t find your event files.

最近在用tensorboard遇到了这样的问题后来发现安装和卸载都不行，后来发现原来的路径出了点问题我原来的路径是这样的上面这个路径是不可以的下面这个才行

Tensorboard远程连接

远程连接服务器使用Tensorboard 1. 内网连接打开本地命令行，输入：ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 linch@192.168.1.238，其中，linch为服务器登录用户名，192.168.1.238为远程服务器地址，可以用ifconfig查询在远程服务器运行：tensorboard -logdir=./log/ -port=6006 在本地浏览器输入：12

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

11/17日学习

#P7-P 1、Tensorboard的使用 TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter　　#引入类 tensorboard --logdir=绝对路径+事件文件所在文件夹名 --port=　　#tensorboard --logdir=D:

tensorboard之图可视化

1、首先生成对应的文件、 tf.summary.FileWriter('./tmp/summary',graph=sess.graph) 2、开启tensorflow环境，在该环境下启动tensorboard 通过命令切换到 D:\Program Files\python\postgraduate\python-project-tensorflow下，在该目录下执行该文件即tensorboard --logdi

解决pytorch使用tensorboard进行可视化时，报错 No dashboards are active for the current data set.

命令：tensorboard --logdir=logs 显示：原因：pytorch 默认是在最外层文件路径下运行 terminal 解决办法：修改terminal路径，选择在 logs 的上级目录路径

（待更新）tensorboard [Fatal error in launcher: Unable to create process using]

使用 tensorboard --logdir 出现报错 Fatal error in launcher: Unable to create process using 改为 python -m tensorboard.main --logdir 实测可运行 ps. 此问题出现于多个不同版本python的anaconda环境中，（推测）可能是默认使用了base的python解释器，目前问题尚未完美解决

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

pycharm远程部署服务器的教程

Pycharm 实现远程部署和调试，原来这么简单 - 知乎跑深度学习代码在linux服务器上的常用操作(ssh,screen,tensorboard,jupyter notebook) 跑深度学习代码在linux服务器上的常用操作(ssh,screen,tensorboard,jupyter notebook) - 知乎

linux下使用tensorboadX可视化pytorch训练结果

1、依赖首先你需要安装torch、tensorflow、tensorboardX 2、基本代码 from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter(logdir) # logdir是你自己的保存记录的目录 for i in range(epoch): loss = model(xxx) writer.add_scalar('train/loss', loss.item(), i)

Tensorboard无法导出所有step的训练数据

Tensorboard无法导出所有step的训练数据适用场景修改event_accumulator.py文件原因分析适用场景参考该教程 link后，仍无法导出所有step的训练数据至csv文件，博主只导出了10000个step的loss。修改event_accumulator.py文件博主电脑中该文件路径：D:\Program Files\Python

Pytorch中tensorboard的使用

Tensorboard使用文章目录 Tensorboard使用安装使用逻辑代码使用导入创建写对象方法数值的保存图像的保存模型保存启动可视化细节变量归类同时显示多个折线图参考安装 pip install tensorboard 使用逻辑使用writer将代码运行过程中关心的数据保存运行tensorboard