PyTorch深度学习实战（18）—— 可视化工具

最新推荐文章于 2025-03-11 21:41:18 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能 神经网络
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在训练神经网络时，通常希望能够更加直观地了解训练情况，例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出，这种方式只能打印数值信息，不够直观，同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具：TensorBoard和Visdom。

1. TensorBoard

最初，TensorBoard是作为TensorFlow的可视化工具迅速流行开来的。作为和TensorFlow深度集成的工具，TensorBoard能够展示TensorFlow的网络计算图，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。同时，TensorBoard是一个相对独立的工具，只要用户保存的数据遵循相应的格式，TensorBoard就能读取这些数据，进行可视化。

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5 个优秀的PyTorch训练可视化工具推荐：提升效率的科研助手
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Pytorch 可视化工具
Monster
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避免自己采坑...(以下是本人安装版本) 1.安装python3.6+pytorch1.0.0 2.安装 torchvision 0.2 pip install torchvision 3.安装Tensorflow和Tensorboard :清华镜像网站下载 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensor...
Pytorch系列教程：可视化Pytorch模型训练过程
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在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多，本文分成了五篇文章（1）数据处理（2）预训练模型（3）TensorBoard（4）Visdom（5）CUDA与小结。1 数据处理2 预训练模型3 可视化工具3.2 Visdom4 使用GPU加速：CUDA5 小结。
Pytorch相关可视化工具
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1、graphviz 的获取 2、graphviz的安装 (1)双击运行 由于这是一个.msi的文件，所以只需要双击运行，点击下一步就行了，但是文件安装的路径要记住，等会就会使用到的。例如：D:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\。 (2)添加环境变量 win+R–>输入control–>进入控制面板–>系统与安全–>系统–>高级系统配置–>环境变量–>选中Path（系统变量那栏）–>编辑–>新变量–&...
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qq_43655233的博客
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4.4 可视化工具 Tensorflow有TensorBoard可视化工具，它可以记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等，并且可以在wab上面展示，对于观察神经网络训练的过程非常有帮助。PyTorch中也有这样的工具———tensorboardX。 4.4.1 tensorboardX简介 tensorboardX供能很强大，支持scalar、image、figure、histogram、audio、text、graph、onnx_graph、embedding、pr_curve 和 videosumma
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AI天才研究院
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作者：禅与计算机程序设计艺术 《47. PyTorch 中的可视化工具 - 打造直观易懂的数据科学工具》 PyTorch 中的可视化工具 - 打造直观易懂的数据科学工具 引言 1.1.
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前言：在训练神经网络时，我们希望能够及时了解到网络训练过程中一些关键信息，包括损失曲线、验证集上的准确率以及输入图片各阶段特征的提取情况等，这些信息可以帮助我们掌控网络的整个训练过程。因此，为了更加直观地掌握网络训练过程的各种指标信息，将这些信息进行可视化是一个非常好的选择，下面本文将具体讲解Pytorch中提供的Tensorboard、Visdom这两种可视化工具。..................
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目录 1 Visdom 1.1 安装使用 1.2 登录使用 1.3 导入visdom所用的库 1.4 监听loss变化 1.5 监听多条数据 1.5 图片与对应的标签（以后再更新） 1 Visdom visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorch的支持较好。 详解PyTorch可视化工具visdom这个写的不错 1.1 安装使用 pip install visdom python -m visdom.serv..
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### PyTorch深度学习数据挖掘实例教程 #### 使用PyTorch进行鸢尾花分类 在处理经典的数据挖掘任务——鸢尾花分类时，可以利用`PyTorch`构建神经网络模型来完成多类别分类的任务。此过程不仅涉及到了基础的机器学习概念，还展示了如何通过自定义`Dataset`类读取并预处理数据[^1]。 ```python from sklearn.datasets import load_iris import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import numpy as np class IrisDataset(Dataset): """Iris dataset.""" def __init__(self, transform=None): iris = load_iris() self.X = iris['data'] self.y = iris['target'] self.transform = transform def __len__(self): return len(self.X) def __getitem__(self, idx): sample = {'features': self.X[idx], 'label': int(self.y[idx])} if self.transform: sample = self.transform(sample) return sample def collate_fn(batch): features = [] labels = [] for b in batch: features.append(b['features']) labels.append(b['label']) features = torch.tensor(features).float() labels = torch.tensor(labels) return (features, labels) dataset = IrisDataset() dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, collate_fn=collate_fn) ``` 上述代码片段创建了一个名为`IrisDataset`的新类继承于`torch.utils.data.Dataset`抽象基类，并实现了两个必需的方法：获取长度(`__len__()`)和索引访问(`__getitem__()`)。这使得该对象可以直接用于迭代器操作或传递给`DataLoader`以支持批量加载等功能。 对于想要深入探索更多实际应用场景的学习者，《PyTorch深度学习项目实战100例》提供了丰富的资源和支持材料，适合那些希望快速上手并掌握使用真实世界中的数据集建立复杂模型技巧的人群[^2]。 此外，在训练过程中记录实验参数变化趋势是非常重要的环节之一；为此官方推荐采用TensorBoard作为辅助工具来进行可视化分析工作。安装配置好之后便可以通过简单的几行Python语句开启日志追踪服务[^3]： ```python writer = SummaryWriter('runs/iris_experiment') for i_batch, data in enumerate(dataloader): inputs, classes = data writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), n_iter) ... writer.close() ``` 以上就是关于如何运用PyTorch框架开展简单而有效的数据挖掘工作的介绍。
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