tensorboard

tensorboard:是tensorflow中强大的 可视化工具。

支持：标量，图像，文本，音频，视频等多种数据可视化。

 

#一个例子：
import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  #从torch.utils.tensorboard导入SummaryWriter类。这个类是最根本的一个类。
​
writer = SummaryWriter(comment='test tensorboard')  #用SummaryWriter来创建一个writer,利用writer来记录我们想要可视化的那些数据。
​
for x in range(100):
    
    writer.add_scalar('y=2x',x * 2,x)
    writer.add_scalar('y=pow(2,x)',2 ** x,x)
    
    writer.add_scalars('data/scalar_group',{"xsinx":x * np.sin(x),
                                           "xcosx":x * np.cos(x),
                                           "arctanx":np.arctan(x)},x)
writer.close()
​

>>>tensorboard --logdir=./

 

##要先运行一下写的可视化程序，在代码里系的存储路径下就会生成一些文件，这些文件就是存放可视化数据的地方。
然后再在终端cd到这个可视化存放的路径下后，输入tensorboard --logdir=./
就可以成功的打开rensorboard
##一定要注意打开的路径.要么先cd 到那个目录下.
##要么就在tensorboard --logdir=./后面添加路径。

 

##这里表示的是可视化的数据类型有哪些。

(使用工具的话，往往是长时间的摸索才会首席，现在只是了解大概，后面用到了才会更加熟悉，并且应用起来。)