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GG网络技术分享 2025-11-15 17:56 3
pytorch深厚度学其实tensorboard一开头是给tensorflow用的可视化工具， PyTorch框架自己的可视化工具是Visdom，但是这玩意儿API需要设置的参数过于麻烦，而且功Neng不太方便也不有力巨大，所以有人写了一个库函数TensorboardX来让PyTorch也...运行收尾之后依然是一个名字hen长远的数据文件，我们在tensorboard中运行这玩意儿文件，展示出直方图变来变去，上面的代码是记录了一个网络中全部层的权沉值直方图，在具体任务中，可...
关于tensorboard怎么用，并配合Tensorflow神经网络来调参..下面搬运githubreadme有些.
TensorboardX的一个非常有用的功Neng是可视化训练过程。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from tensorboardX import SummaryWriter
lr = momentum = epochs = # 超参数设置
transform = transforms.Compose()
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=,
shuffle=True, num_workers=)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=,
shuffle=False, num_workers=)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
class MyNet:
def __init__:
super.__init__
self.conv1 = nn.Conv2d
self.pool = nn.MaxPool2d
self.conv2 = nn.Conv2d
self.fc1 = nn.Linear
self.fc2 = nn.Linear
self.fc3 = nn.Linear
def forward:
x = self.pool))
x = self.pool))
x = x.view
x = F.relu)
x = F.relu)
x = self.fc3
return x
net = MyNet
criterion = nn.CrossEntropyLoss
optimizer = optim.SGD, lr=lr, momentum=momentum)
writer = SummaryWriter
for epoch in range:
running_loss = 0
for i, data in enumerate:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad
outputs = net
loss = criterion
loss.backward
optimizer.step
running_loss += loss.item
if i % 100 == 0:
writer.add_scalar + i)
running_loss = 0
print
writer.close
上述代码展示了怎么在训练期间记录您的亏本并将其用TensorboardX可视化。还有啊，您还Neng用类似的方式为验证亏本，准确度或其他感兴趣的指标记录数据。
pytorch用tensorboardX进行网络可视化。关于怎么用tensorboard，这里还是用一个resnet18来举例子。其实吧是有的， 前两天介绍了tensorboardX，pytorch上的一个功Neng有力巨大的可视化工具，他Neng直接可视化网络结构。
利用TensorFlow的可视化工具Tensorboard来绘制神经网络训练的过程图。
import tensorflow as tf
a = tf.constant
b = tf.constant
c = tf.multiply
d = tf.add
e = tf.add
with tf.Session as sess:
print)
writer = tf.summary.FileWriter
TensorboardXNeng将模型结构可视化为图形，这对于检查神经网络的结构非常有用。下面的代码段展示了怎么创建一个轻巧松的神经网络并将其保存。
TensorboardX是一个非常有用的可视化库， 使我们Neng轻巧松地可视化训练过程，模型结构，权沉和梯度分布等等。因为越来越许多的深厚度学框架出现， TensorboardX作为一个通用型的可视化库也变得尤为关键，它方便了我们的调试和琢磨干活，一边也给了geng丰有钱的可视化手段，以得到geng优良的搞懂和后来啊。
Tensorboard可视化神经网络详细教程前言：tensorboard是一个非常有力巨大的工具、 不仅仅Neng帮我们可视化神经网络训练过程中的各种参数，而且Neng帮我们geng优良的调整网络模型、网络参数，这一块内容后面会讲到....点击上方“细小白学视觉”，选择加 星标 或“置顶”沉磅干货，第一时候送达之前笔者提到了PyTorch的专属可视化工具visdom，参kanPyTorch深厚度学训练可视化工具visdom。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from tensorboardX import SummaryWriter
lr = momentum = epochs = # 超参数设置
transform = transforms.Compose()
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=,
shuffle=True, num_workers=)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=,
shuffle=False, num_workers=)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
class MyNet:
def __init__:
super.__init__
self.conv1 = nn.Conv2d
self.pool = nn.MaxPool2d
self.conv2 = nn.Conv2d
self.fc1 = nn.Linear
self.fc2 = nn.Linear
self.fc3 = nn.Linear
def forward:
x = self.pool))
x = self.pool))
x = x.view
x = F.relu)
x = F.relu)
x = self.fc3
return x
net = MyNet
criterion = nn.CrossEntropyLoss
optimizer = optim.SGD, lr=lr, momentum=momentum)
writer = SummaryWriter
for epoch in range:
running_loss = 0
for i, data in enumerate:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad
outputs = net
loss = criterion
loss.backward
optimizer.step
running_loss += loss.item
if i % 100 == 0:
writer.add_scalar + i)
running_loss = 0
print
writer.close
对于这段代码， 通过用`add_histogram`方法来记录权沉和梯度的分布，并在TensorBoard中可视化它们。
要用TensorboardX，我们需要先安装它。我们Neng用pip命令来安装TensorBoardX：
pip install tensorboardX
用tensorboardX可视化神经网络。怎么实现Tensorboard对CNN神经网络的可视化。之前介绍过visdom模块， visdom模块不Neng将网络结构可视化，而tensorboard模块Neng，所以呢这里学了tensorboard模块，这里是在pytorch上用tensorboard的帮文档，本文依据文档进行改编，官方github地址: tensorboard...
TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，Neng用于可视化训练过程中的优良几个方面如亏本，权沉，梯度等。而TensorboardX则是一个不依赖于TensorFlow的可视化库，Neng方便地可视化PyTorch。在本篇文章中，我们将从以下几个方面来详细介绍TensorboardX的用。
import torch
import torch.nn as nn
from tensorboardX import SummaryWriter
class MyNet:
def __init__:
super.__init__
self.conv1 = nn.Conv2d
self.pool = nn.MaxPool2d
self.conv2 = nn.Conv2d
self.fc1 = nn.Linear
self.fc2 = nn.Linear
self.fc3 = nn.Linear
def forward:
x = self.pool))
x = self.pool))
x = x.view
x = F.relu)
x = F.relu)
x = self.fc3
return x
# 保存模型
writer = SummaryWriter
dummy_input = torch.randn
writer.add_graph, )
writer.close
接下来我们只需要打开TensorBoard的web界面来查kan创建的图。我们Nengkan到这玩意儿神经网络的结构Yi经以图形的形式可视化出来了。
为了帮研究研究者和开发者geng优良地搞懂和优化神经网络的训练过程,Google开发了一款名为 TensorBoard的可视化工具..启动 TensorBoard:在命令行中输入 tensorboard --logdir=path/to/logdir 启动 TensorBoard,其中 path/to/logdir 是训练数据的保存路径..
TensorboardX还Neng用于可视化权沉和梯度。这对于调节神经网络非常有用。下面的代码段展示了怎么用TensorboardX可视化网络权沉和梯度。
可视化是深厚度学神经网络开发、调试、应用中极为关键的手段.tensorboard –logdir tf_writer.TensorFlow是一个有力巨大的深厚度学框架,其内置的可视化工具Tensorboard对于神经网络的开发和调试.
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorboardX本文全面介绍了TensorBoardX的核心可视化功Neng,包括神经网络结构可视化、ONNX中的日志数据以图形化的方式展示出来,如亏本曲线、权沉分布图等,类似于TensorFlow的...
前言:tensorboard是一个非常有力巨大的工具、不仅仅Neng帮我们可视化神经网络训练过程中的各种参数，而且Neng帮我们geng优良的调整网络模型、网络参数，这一块内容后面会讲到,不管是tensorflow、keras、还是pytorch,...TensorBoard可视化教程:掌握机器学工具.
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