利用Visdom动态画深度学习训练的loss图

最新推荐文章于 2024-08-24 11:52:18 发布

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分类专栏：工具使用文章标签：深度学习 pytorch 人工智能 visdom

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42126327/article/details/122684514

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本文介绍了如何在Python环境中安装并启动Visdom工具，用于动态展示深度学习模型的训练损失。通过安装visdom包并启动服务，然后在浏览器中访问默认地址http://localhost:8097，可以实现训练过程的可视化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

安装并启动python可视化工具visdom

进入所属python环境，安装visdom包

pip install visdom

安装完后启动服务

python -m visdom.server

如下图所示，表示服务启动成功

根据提示在浏览器中输入相应地址即可，默认地址为http://localhost:8097，浏览器启动成功如下所示：

利用visdom画loss图

import visdom  #添加visdom库


viz = visdom.Visdom(env='loss')

viz.line(X=np.array([current_epoch]), Y=np.array([np.mean(train_loss)]), win='tarin_loss_win', opts={'title': 'train_loss', 'legend': ['train']}, update=None if current_epoch == 1 else 'append')