Windows + pytorch可视化——visdom

可视化——visdom

第一步：卸载原来版本(没有安装过的请忽略这一步)

打开终端，输入

pip uninstall visdom

第二步：安装

官网下载

先进入facebook的GitHub网站，找到visdom模块。

这里把网站的网址贴出来：
https://github.com/facebookresearch/visdom

然后找到一个地方给下载了

解压并在终端打开文件夹

第三步：启动visdom

回到最开始的地方，运行：

python -m visdom.server

并且得到一个网址。

输入网址

第四步：运行代码

附录：代码讲解

from visdom import Visdom

viz = Visdom()


# 创建一个直线，win（window小窗口）名称为 train loss，env名称则是大窗口，opts则是创建一个命名的值
# 相当于win是一个ID（身份证号），而opts是一个名字。我们显示的一般都是名字，而赋值的时候则用的是ID
# line的前两个值是y,x
viz.line([0.], [0.], win='train_loss', opts=dict(title='train loss'))
# legend表示y1和y2的图标
viz.line([[0.0, 0.0]], [0.], win='test', opts=dict(title='test loss&acc.',
                                                   legend=['loss', 'acc.']))

# 这个位置是更新line，“win=”就是识别到创建的ID上，update是更新方式（添加点）
viz.line([loss.item()], [global_step], win='test', update='append')

# 这个就是test的那个
viz.line([[test_loss, correct / len(test_loader.dataset)]],
         [global_step], win='test', update='append')

# 添加图片【b,1,28,28】
viz.images(data.view(-1, 1, 28, 28), win='x')
# 把数字打印出来
viz.text(str(pred.detach().cpu().numpy()), win='pred',
         opts=dict(title='pred'))