DAY 44 Tensorboard使用介绍

写完日志后，TensorBoard 会启动一个本地网页服务，自动读取日志文件里的数据，用图表、图像、文本等形式展示出来。如果只用 print(损失值) 或者自己用 matplotlib 画图，不仅麻烦，还得手动保存数据、写代码，尤其训练几天几夜时，根本没法实时盯着看。而 TensorBoard 能自动把这些数据 “存下来 + 画出来”，还能生成网页版的可视化界面，随时刷新查看！

# pip install tensorboard -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下面是tensorboard的核心代码解析，无需运行看懂大概在做什么即可

1.3 日志目录自动管理

log_dir = 'runs/cifar10_mlp_experiment'
if os.path.exists(log_dir):
    i = 1
    while os.path.exists(f"{log_dir}_{i}"):
        i += 1
    log_dir = f"{log_dir}_{i}"
writer = SummaryWriter(log_dir) #关键入口，用于写入数据到日志目录

自动避免日志目录重复。若 runs/cifar10_mlp_experiment 已存在，会生成 runs/cifar10_mlp_experiment_1、_2 等新目录，确保每次训练的日志独立存储。

方便对比不同训练任务的结果（如不同超参数实验）

1.4 记录标量数据（Scalar）

# 记录每个 Batch 的损失和准确率
writer.add_scalar('Train/Batch_Loss', batch_loss, global_step)
writer.add_scalar('Train/Batch_Accuracy', batch_acc, global_step)

# 记录每个 Epoch 的训练指标
writer.add_scalar('Train/Epoch_Loss', epoch_train_loss, epoch)
writer.add_scalar('Train/Epoch_Accuracy', epoch_train_acc, epoch)

在 tensorboard的SCALARS 选项卡中查看曲线，支持多 run 对比。

1.5 可视化模型结构（Graph）

dataiter = iter(train_loader)
images, labels = next(dataiter)
images = images.to(device)
writer.add_graph(model, images)  # 通过真实输入样本生成模型计算图

TensorBoard 界面：在 GRAPHS 选项卡中查看模型层次结构（卷积层、全连接层等）。

1.6 可视化图像（Image）

# 可视化原始训练图像
img_grid = torchvision.utils.make_grid(images[:8].cpu()) # 将多张图像拼接成网格状（方便可视化），将前8张图像拼接成一个网格
writer.add_image('原始训练图像', img_grid)

# 可视化错误预测样本（训练结束后）
wrong_img_grid = torchvision.utils.make_grid(wrong_images[:display_count])
writer.add_image('错误预测样本', wrong_img_grid)

展示原始图像、数据增强效果、错误预测样本等。

1.7 记录权重和梯度直方图（Histogram）

if (batch_idx + 1) % 500 == 0:
    for name, param in model.named_parameters():
        writer.add_histogram(f'weights/{name}', param, global_step)  # 权重分布
        if param.grad is not None:
            writer.add_histogram(f'grads/{name}', param.grad, global_step)  # 梯度分布

在 HISTOGRAMS 选项卡中查看不同层的参数分布随训练的变化。监控模型参数（如权重 weights）和梯度（grads）的分布变化，诊断训练问题（如梯度消失 / 爆炸）。

1.8 启动tensorboard

运行代码后，会在指定目录（如 runs/cifar10_mlp_experiment_1）生成 .tfevents 文件，存储所有 TensorBoard 数据。

在终端执行（需进入项目根目录）：

tensorboard --logdir=runs # 假设日志目录在 runs/ 下

打开浏览器，输入终端提示的 URL（通常为 http://localhost:6006）。

二、tensorboard实战

2.1 cifar-10 MLP实战

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# 设置随机种子以确保结果可复现
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)

# 1. 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),                # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.

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