python第三方库visdom的使用入门教程

什么是visdom

Visdom是由Facebook Research团队开发的一个可视化工具，它可以通过网页方式展示实时的数据图表、图片、文本等信息，帮助用户更好地分析和理解数据，从而加快算法训练和调试的速度。它可以与许多常见的Python深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等结合使用，非常方便。

安装visdom

用户需要使用pip命令进行安装，在命令行终端中输入下面的命令

pip install visdom

启动visdom

通过下面的命令可以启动visdom服务器

python -m visdom.server

然后在本地的浏览器中输入http://localhost:8097即可访问visdom页面。

使用visdom

使用visdom有几个基本概念需要了解：

• Environment: Visdom上绘图的环境，类似于Matlab中的图形窗口
• Window: 在环境中的可视化窗口，相当于Matlab中的figure窗口
• Trace: 在窗口中的一个数据序列，并且有绘图类型

下面的例子演示了如何使用visdom来绘制一个简单的曲线：

import visdom
import torch
import numpy as np

# 创建visdom客户端
vis = visdom.Visdom()

# 定义窗口和追踪名称
win = "my_plot"
title = "A Simple Line Plot"
xlabel = "X-axis"
ylabel = "Y-axis"

# 创建环境和窗口
vis.env = "test"
vis.close()
vis.line(X=np.array([1,2,3,4,5]), Y=torch.randn(1,5), win=win, opts=dict(title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel))

这段代码将会在visdom的主页上创建一个名为"test"环境，其中包含一个名为"my_plot"的窗口。我们可以在窗口中使用vis.line()函数来绘制曲线。在本例中，我们将x轴数据点设为1至5，y轴数据点则用torch.randn生成。这里的opts选项是一个字典，可以用来设置标题、轴标签等信息。

下面的例子演示了如何使用visdom来绘制一个二维散点图：

import visdom
import torch
import numpy as np

# 创建visdom客户端
vis = visdom.Visdom()

# 定义窗口和追踪名称
win = "my_scatter"
title = "A Simple Scatter Plot"
xlabel = "X-axis"
ylabel = "Y-axis"

# 创建环境和窗口
vis.env = "test"
vis.close()

# 生成数据
X = torch.randn(100, 2)
Y = torch.randint(2, (100,))

# 绘制散点图，并用颜色区分不同类别
scatter = vis.scatter(
    X=X, Y=Y, win=win,
    opts=dict(
        title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel,
        legend=["Class 0", "Class 1"],
        markersize=5,
        markersymbol="cross-thin-open",
        markercolor=Y,
    ),
)

这段代码将会在visdom的主页上创建一个名为"test"环境，其中包含一个名为"my_scatter"的窗口。我们可以在窗口中使用vis.scatter()函数来绘制散点图。在本例中，我们随机生成100个二维坐标点，每个点对应标签为0或者1，然后将它们用不同的颜色表示两个不同的类别。opts选项同样是一个字典，可以用来设置标题、轴标签、图例等信息。

以上就是使用visdom的入门教程。通过它，我们可以更方便地对训练过程中的各种数据进行可视化展示，并快速对模型进行调试和优化。