tensorboard的简单使用

TensorBoard-可视化简单例子 一、代码例子 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 18 18:50:24 2017 @author: YDD """ ''' 生成一个文件,保存在‘logs/’文件里面(此处我的logs为:G:\Spyder_文件集\logs) 然后在命令行终端(cmd)中运行该文件(tensorboard --logdi='log 阅读详情


安装

pip install tensorboard

简单使用案例

更多语法查看官方文档https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started?hl=zh-cn

try:
	from tensorboard import SummaryWriter
except:
	from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
sw = SummaryWriter("/path/to/log_dir") # 不指定目录的话默认是当前目录下的runs(没有的话会自动创建)
sw.add_scalars("loss", {"train_loss":train_loss_avg, "test_loss":test_loss_avg}, epoch)
sw.add_scalars("score", {"score": score}, epoch)

启动tensorboard

1. 命令行启动

# 按需替换 /path/to/log_dir 与端口号,将输出的连接输入浏览器进行浏览
tensorboard --log_dir=/path/to/log_dir --port=8889 --bind_all

2. vscode 插件浏览 (python 插件里自带 tensorboard)

在 vscode 的命令栏(Ctrl + Shift + P)执行 Python: Launch TensorBoard 命令,根据提示选择要执行的目录即可,vscode 会自动打开一个 tensorboard 浏览页面。

TensorBoard使用简单教程 【1】首先在TensorFlow中保存好要查看的元素到指定的文件夹。本文以loss为例。 需要有以下两部分代码 loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) tf.summary.scalar("loss",loss) with tf.Session() as sess: merged=tf.summary.merge_all() writer=t... 阅读详情

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