Pytorch tensorboard 可視化訓練結果

訓練模型時，導入 tensorboard. SummaryWriter 儲存 loss、accuracy 等日志資訊。

code

# 導入SummaryWriter
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 執行個體化 SummaryWriter
writer = SummaryWriter(log_dir="./logs") # log_dir  日志存放路徑

# 模型訓練時，寫入train_loss、test_loss、train_acc、test_acc等資訊
#  結果放在不同image裡 
# writer.add_scalar('model/train_Loss', train_loss, epoch) 
# writer.add_scalar('model/val_acc', val_acc, epoch) 

#  結果可以放在同一image裡 
writer.add_scalars("loss", {"train_loss": train_loss, "test_loss": test_loss}, epoch)
writer.add_scalars("acc", {"train_acc": train_acc, "test_acc": test_acc}, epoch)
           

可視化

啟動 tensorboard 時，可指定 logdir、port（預設6006）、host（預設localhost）等參數：

例如 ：tensorboard --logdir ./logs

 損失、準确率曲線圖