在pytorch中使用tensorboard

最新推荐文章于 2025-04-08 19:31:46 发布
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该博客介绍了如何在PyTorch环境中安装Tensorboard2.0，并详细阐述了如何在训练神经网络过程中利用Tensorboard进行日志记录和可视化。通过指定SummaryWriter的logdir，启动tensorboard后，可以实时监控训练状态和损失曲线。
部署运行你感兴趣的模型镜像

pytorch的tensorboard安装2.0版本，然后在pytorch的环境中安装tensoflow2.0版本。
网络开始训练之后，会生成一个文件，然后在终端运行tensorboard。
输入：tensorboard --logdir = 文件夹路径 （路径是writer = SummaryWriter指定的）

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