Pytorch环境配置Tensorboard对训练进行实时可视化

这里主要介绍一下自己踩过的坑。

我自己的pytorch版本：

torchvision 0.6.1
pytorch 1.5.1 【GPU版本】

在该版本下，训练过程如果需要可视化，需要安装两个东西。推荐使用pip安装。

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

从清华源镜像完成安装完成后，tensorboard 版本为 2.3.0，tensorboardx 版本为 2.1。

这里注意，如果报错了建议卸载重新安装；注意一定使用清华源镜像；注意在一个网速好的环境不然会出现“read time out” 的错误。

安装完成后，如何进行基础操作的理解与测试呢？这里推荐
https://github.com/lanpa/tensorboardX

这里有一个demo程序。复制粘贴下来。
对照Github作者写的一些基础包，都安装好。【这些包很小，安装很快】
运行该demo。
更改conda路径至当前程序所在文件夹，然后在conda的cmd栏键入“tensorboard --logdir runs”命令，按照提示在浏览器中打开Tensorboard即可。

关于一些基础操作可以见：
https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-builtin-tensorboard/

到了这里，如果出现了

Tensorboard 既不是内部命令也不是外部命令

提示，那么需要将“Tensorboard.exe”所在的路径加入到系统的环境变量中。也就是“PATH”中。运行窗口（WIN+R）输入“sysdm.cpl”，打开“系统属性”选择“高级”选择“环境变量”即可。

后记：
Tensorboard装了一下午。有的人说Tensorflow，tensorboard，tensorboardX都需要，有的人说只需要其中一个。这就很晕。加上网速不好，下个包有时候就报一堆红错，心情很差，搞了半天。

最近压力比较大，实在是头秃的八月。总感觉自己孤立无援，整个实验室也就我这么一个人在做这个方向。整个人陷入不断的怀疑与自我否定，精神状态也不是很好。

phd is a journey…