pytorch tensorboard基本用法整理

【Pytorch】利用SSH查看远程服务器上的tensorboard可视化界面 现在有个使用场景,本人使用的本地环境是Win10+VSCode,模型训练是在一台Linux服务器上。我想在本地浏览器中直接访问远程服务器上tensorboard的监控界面,而不是通过TeamViewer或者向日葵等远程控制软件先连上服务器再在服务器上查看。 关于如何在pytorch下使用tensorboard可以参照pytorch官网文档(本人使用的版本pytorch1.6.0,再只需安装上tensorboard包即可使用)。 先注明下设备环境: 本地PC机:Windows,编辑器VSCode 远程服务器 阅读详情
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

if __name__ == '__main__':
    aa = SummaryWriter('logs') # 创建保存了summarywriter的log目录
    for i in range(100):
        aa.add_scalar
PyTorch训练可视化工具:Tensorboard、SwanLab、Wandb、MLFlow特点分析 一文分析4大主流的PyTorch训练可视化工具的特点 阅读详情

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