使用tensorboardX动态记录损失变化

最新推荐文章于 2025-05-23 11:04:18 发布
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分类专栏： 工作学习
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博客介绍了使用tensorboardX动态记录损失变化，虽内容简略，但核心围绕此技术应用，可帮助开发者监控训练过程中损失的动态情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

分别效果为：

 

“深入浅出：学习TensorboardX库的使用方法“
与其临渊羡鱼,不如退而结网
04-06 648
在深度学习领域中，可视化是非常重要的一部分，因为它可以帮助我们更好地理解数据和模型。在PyTorch中，tensorboardX是一个非常受欢迎的可视化工具库，它提供了一种可视化方式来监控模型的训练过程。在训练期间，我们每隔2000个小批量时打印一次状态，并将训练损失添加到Tensorboard日志中。在本文中，我们详细介绍了tensorboardX库的使用方法。通过可视化模型的训练过程，我们可以更好地理解模型和数据。我们将使用CIFAR-10数据集进行训练，并将结果写入到TensorBoard日志中。
从零开始大模型开发与微调：tensorboardX可视化组件的使用
AI天才研究院
08-04 901
从零开始大模型开发与微调：tensorboardX可视化组件的使用 1.背景介绍 在深度学习模型的开发与训练过程中,可视化是一个非常重要的环节。通过可视化,我们可以直观地观察模型训练的进展情况,包括损失函数的变化趋势、准确率的提升等关键指标。这对于调试模型、
tensorboardX的简单使用
killer2021的博客
03-15 3909
（1）导入tensorboard，要先实例化SummaryWriter类，指明记录日志的路径信息： from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter （2）先实例化SummaryWriter类，指明记录日志的路径信息： writer = SummaryWriter(log_dir='路径地址') （3）调用相应的API接口，一般格式： add_xxx(标签名，对象，迭代次数) （4）启动tensor...
tensorboardX的使用
czy2333的博客
01-04 730
W0104 19:15:46.613441 Thread-3 core_plugin.py:159] Unable to get first event timestamp for run train W0104 19:15:50.493149 Thread-3 core_plugin.py:159] Unable to get first event timestamp for run train W0104 19:15:50.616818 Thread-2 core_plugin.py:159] Una
TensorBoard安装与基本操作指南(PyTorch)
最新发布
缘友一世的博客
05-23 1709
TensorBoard安装与基本操作指南(PyTorch)
conda 装tensorboardx_在pytorch下使用tensorboardX（win10;谷歌浏览器;jupyter notebook）
weixin_42493060的博客
12-23 820
使用环境：win10 ，在jupyter notebook下运行 谷歌浏览器1、环境安装使用conda 安装，打开anacond powershell，输入pip install tensorboard ，然后安装pip install tensorflow2、使用操作在终端或者环境命令行下，打开程序所在目录，使用shift+右键进入cmd，输入jupyter notebook，进入环境，打开程序...
使用tensorboardX这种方法进行损失曲线可视化，还是将训练损失记录保存为csv格式然后导入matplotlib库来绘制曲线呢
03-19
| 快速调试模型，实时监控训练 | TensorboardX | 实时反馈损失变化，快速判断是否过拟合/欠拟合 | | 生成学术论文或报告图表 | CSV + Matplotlib | 完全控制图表细节（如字体大小、图例位置），符合出版要求 | | 多...
【学习笔记】pytorch 使用 tensorboardX进行 准确度 loss 以及 accuracy 准确度动态可视化
KaelCui的博客
05-18 1593
版本信息： python 3.7 pytorch 1.5.0 tensorflow-gpu 2.1.0 tensorboard 1.6.0 [tensorflow 与 tensorboard版本匹配] 需要安装的包 pip install tensorboard pip install tensorboard_logger 示例代码如下： from tensorboard_logger import Logger logger = Logger(logdir="./tensorboard_logs",
tensorboardX tutorial
ustc_imcl_fj的博客
04-16 2149
TensorboardX TensorboardX是一个用于可视化的模块，在pytorch中用的比较多。其支持以下类型的总结 scalar image histogram audio text graph onnx_graph embedding pr_curve SummaryWriter 提供接口，实现以下功能： 在给定的目录下，创建事件文件和向事件文件中添加汇总数据 事件...
Gpushare.com | 如何使用TensorBoardX可视化工具?
weixin_39881439的博客
07-22 678
TensorBoardX是基于TensorBoard，一款可以用于Pytorch数据可视化的工具，对TensorBoard比较了解的用户，也能够轻松上手TensorBoardX～
TensorFlow在MNIST中的应用-训练过程的可视化
Twinkle
11-14 869
参考： 《TensorFlow技术解析与实战》 ######################################################################################## 训练过程的可视化TensorBoard # -*- coding:utf-8 -*- # ======================
我的tensorboard文件在远程电脑上，如何在自己电脑上随时更新查看呢？下载？NO！直接远程打开，然后网页查看！更方便！
m0_61752925的博客
08-22 213
更方便地打开查看方法
如何升级tensorboard版本
u014147287的博客
03-03 1470
如何升级tensorboard版本
pytorch使用tensorboardX进行网络可视化
weixin_36670529的博客
04-25 1826
我们知道，对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高，实际上对于一些比较简单的网络，比如alexnet，vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构，但是对于比较复杂的网络，如unet，直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了，那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢？ 实际上是有的，前两天介绍了tensorboardX，pytorch上的一个功能强大的可视化工具，他可以直接可视化网络结构 关于如何使用tenso
保存tensorboard的损失曲线为图片
热门推荐
Mr.horse的博客
12-05 2万+
损失loss一般是标量，损失曲线一般显示在TensorBoard的SCALARS下，如图所示： 如果想将损失曲线保存下来，选中左边“Show data download links”按钮，曲线下面就会有一个下载按钮，但是只能保存为SVG文件，然后在网页搜SVG转png，通过网页在线转为png格式。...
pytorch-tensorboard保存训练的损失，梯度均值demo
xingghaoyuxitong的博客
10-14 944
#tensorboard的使用 ''' tensorboard的使用逻辑： •将代码运行过程中的，某些你关心的数据保存在一个文件夹中，这一步由writer完成 •读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来，这一步通过在命令行运行tensorboard完成 ''' #【1】不同文件夹，相同tag -》绘制结果在同一张图 # 训练损失（训练损失+测试损失）的变化 import shutil removeLog = 1 # 如果单个文件夹有多个文件，tensorboard会显示多个文件结果 if os.path.
[深度学习论文笔记][CVPR 17 oral]A-Fast-RCNN： Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
KFXW的专栏
02-23 1608
这篇文章提出了一种新的对手生成策略，通过训练提升检测网络对遮挡、形变物体的识别精度。遮挡和形变是检测任务中影响模型性能的两个显著因素。增加网络对遮挡和形变的鲁棒性的一个方式是增加数据库的体量。但是由于遮挡的图片一般都处在图像分布的长尾部分，即便增加数据，遮挡和形变的图片仍是占比较少的部分。另一个思路就是使用生成网络产生遮挡和形变图片。然而遮挡和形变的情况太多，直接生成这些图片还是比较困难的事情。
tensorboardX使用
03-18
### 如何使用 TensorBoardX 库 TensorBoardX 是一个用于扩展 TensorFlow 中 TensorBoard 功能的 Python 库，允许开发者在不依赖于 TensorFlow 的情况下实现类似的可视化功能。以下是关于如何使用 TensorBoardX 进行可视化的详细介绍。 #### 安装 TensorBoardX 要开始使用 TensorBoardX，首先需要安装该库。可以通过 pip 工具轻松完成安装： ```bash pip install tensorboardX ``` #### 初始化 SummaryWriter 对象 SummaryWriter 是 TensorBoardX 提供的核心类之一，负责记录训练过程中的各种数据并将其写入到指定的日志目录中。创建 SummaryWriter 实例时可以指定日志文件存储路径[^1]。 ```python from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter('runs/experiment_1') ``` 上述代码会将所有的日志保存至 `runs/experiment_1` 文件夹下。 #### 添加标量数据 通过调用 writer.add_scalar 方法能够向 TensorBoard 日志中添加单个数值型变量随时间步的变化情况。这对于跟踪损失函数值或者准确率非常有用。 ```python for i in range(100): scalar_value = (i / 99)**2 * 100 writer.add_scalar('quadratic', scalar_value, global_step=i) ``` 此段脚本模拟了一个二次曲线的增长趋势，并且每一步都将当前的结果标记为全局步骤(global step)[^2]。 #### 可视化图像 除了绘制折线图外，还可以利用 add_image 函数上传图片以便观察输入输出样本的质量差异。 ```python import numpy as np img_np = np.random.rand(3, 100, 100) writer.add_image('random_img', img_np, dataformats='CHW') ``` 这里生成了一张随机噪声构成的小幅RGB彩色照片作为演示用途[^3]。 #### 启动 TensorBoard 查看结果 最后，在命令行界面启动 TensorBoard 并指向之前定义好的 logdir 参数所对应的地址即可浏览所有已记录的信息。 ```bash tensorboard --logdir=runs/ ``` 打开浏览器访问 http://localhost:6006 即可查看实验成果。 --- ### 注意事项 - 确保本地已经正确配置好 TensorBoard 软件环境。 - 如果是在 Jupyter Notebook 或者 Colab 上运行程序，则需额外设置端口映射等相关参数才能正常预览图形界面。
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