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  • 深度之眼PyTorch训练营第二期---12、TensorBoard的使用

    一、TensorBoard

    TensorBoard:TensorFlow中强大的可视化工具

     SummaryWriter

    功能:提供创建event file的高级接口

    主要属性:

    log_dir:event file输出文件夹

    comment:不指定log_dir时,文件夹后缀

    filename_suffix:event file文件名后缀

    1.add_scalar()

    功能:记录标量

    tag:图像的标签名,图的唯一标识

    scalar_step:要记录的标量

    global_step:x轴

    2.add_scalars()

    main_tag:该图的标签

    tag_scalar_dict:key是变量的tag,value是变量的值

    3.add_histogram()

    功能:统计直方图与多分位数折线图

    tag:图像的标签名,图的唯一标识

    values:要统计的参数

    global_step:y轴

    bins:取直方图的bins

    4.add_image()

    功能:记录图像

    tag:图像的标签名,图的唯一标识

    img_tensor:图像数据,注意尺寸

    global_step:x轴

    dataformats:数据形式,CHW,HWC,HW

    torchvision.utils.make_grid

    功能:制作网格图像

    tensor:图像数据,B*C*H*W形式

    nrow:行数(列数自动计算)

    padding:图像间距(像素单位)

    normalize:是否将像素值标准化

    range:标准化范围

    scale_each:是否单张图维度标准化

    pad_value:padding的像素值

    5.add_graph()

    功能:可视化模型计算图

    model:模型,必须是nn.Module

    input_to_model:输出给模型的数据

    verbose:是否打印计算图结构信息

    torchsummary

    功能:查看模型信息,便于调试

    model:pytorch模型

    input_size:模型输入size

    batch_size:batch size

    device:“cuda” or “cpu”

    github:https://github.com/sksq96/pytorch-summary

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cola-1998/p/11904801.html
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