深度学习笔记1——Tensorboard的使用

最新推荐文章于 2025-03-27 22:47:49 发布

喜欢写代码的小唐

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文章标签：笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73245690/article/details/136854696

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本文介绍了如何在PyTorch中使用SummaryWriter类来添加标量和图像数据到TensorBoard日志中，包括`add_scalar`和`add_image`方法的用法、参数解释以及实际示例。通过这些方法，开发者可以可视化训练过程中的关键指标和模型输出。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. SummaryWriter类

1.引用

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

2.对类的初始化

writer = SummaryWriter('logs')

我们创建一个实例，这里我们初始化时定义了一个“logs”的文件夹，我们之后会将一些对应的事件文件放到这个logs的文件夹底下

3.相关方法的调用

writer.add_image()
writer.add_scalar()

1.writer.add_scalar()

    def add_scalar(self,tag,scalar_value,global_step=None, walltime=None,new_style=False,double_precision=False,):
        """"向摘要中添加标量数据。

        参数:
        tag (str):数据标识符
        scalar_value (float或string/blobname):要保存的值
        global_step (int):记录的全局步长值
        walltime (float):可选覆盖默认的walltime (time.time())
        事件发生后的几秒钟
        new_style (boolean):是使用新样式(张量字段)还是旧样式
        样式(simple_value字段)。新的样式可以导致更快的数据加载。

        Examples::

            from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
            writer = SummaryWriter()
            x = range(100)
            for i in x:
                writer.add_scalar('

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