【pytorch可视化工具】

最新推荐文章于 2024-08-18 00:15:00 发布

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最新推荐文章于 2024-08-18 00:15:00 发布 · 747 阅读

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#pytorch #人工智能 #python

TensorboardX

在PyTorch中，模型训练的可视化通常通过TensorBoard或Visdom等工具实现。以下是如何使用TensorBoard进行模型训练可视化的步骤：

使用TensorboardX与PyTorch配合

确保已经安装了tensorboard和tensorboardX库。

pip install tensorboard
pip install tensorboardX

在训练过程中记录损失、准确率等指标：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torch.nn as nn

# 假设你已经有了模型、优化器、损失函数以及数据加载器
model = ...  # 你的模型实例
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 或者其他适合的损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
dataloader = DataLoader(...)  # 你的数据加载器

# 创建一个SummaryWriter对象来写入日志文件
writer = SummaryWriter()

num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets