从零开始用Tensorboard（Pytorch）

1. 准备工作
安装tensorboard库，在Anaconda中执行以下代码：

conda install tensorboardX
conda install tensorboard

2. Tensorboard的使用
Tensorboard的使用可以分为两方面：

• 在pycharm或者jupyter中生成需要可视化的数据的日志文件（log）
• 在Anaconda中将日志文件中的数据可视化到网页

2.1 在pycharm中生成需要可视化的数据的日志文件（log）

#导入数据集的包
import torchvision.datasets
#导入dataloader的包
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
#创建测试数据集
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIRFA10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
#创建一个dataloader,设置批大小为64，每一个epoch重新洗牌，不进行多进程读取机制，不舍弃不能被整除的批次
test_dataloader = DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)
 
writer = SummaryWriter("log")
 
#loader中对象
step = 0
for data in test_dataloader:
    imgs,targets = data
    writer.add_images("loader",imgs,step)
    step+=1
 
writer.close()

2.2 在Anaconda中将日志文件中的数据可视化到网页

tensorboard --logdir="E:\untitled\log"

上面代码中“logdir=”之后的地址为在pycharm中生成的日志文件的地址，比如2.1节代码示例中的日志地址，即log文件的地址，为：

然后打开Anaconda给出的网页 http://localhost:6006/，如下图所示：

然后就能看到：