目录
1.安装
pip install visdom
因为使用代理,突然报错 ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: Missing dependencies for SOCKS support.
unset all_proxy
unset ALL_PROXY
取消后正常安装
2 启动
python -m visdom.server
返回
Checking for scripts.
It's Alive!
INFO:root:Application Started
You can navigate to http://localhost:8097
浏览器输入 http://localhost:8097 即可正常启动
3 示例
from visdom import Visdom
import numpy as np
viz = Visdom(env='my_wind')#设置环境窗口的名称是'my_wind',如果不设置名称就在main中
tr_loss=list(range(100))
ts_loss=list(range(10,110))
viz.line(Y=np.column_stack((np.array(tr_loss),np.array(ts_loss))), opts=dict(showlegend=True))

4. 深度学习损失可视化
- 将损失函数的可视化放在visual_loss.py文件:
# coding:utf8
import visdom
import time
import numpy as np
class Visualizer(object):
def __init__(self, env='d

本文介绍了如何在PyTorch中利用visdom库进行深度学习损失的可视化,包括安装过程、启动方法以及在MNIST手写数字识别任务中的应用示例。
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