pytorch下tensorboard的使用程序示例

下面来简要讲解一下使用PyTorch下的TensorBoard的攻略。

第一步：安装PyTorch和TensorBoard

首先需要安装PyTorch和TensorBoard，在Python环境下通过以下命令安装：

pip install torch
pip install tensorboard

第二步：编写PyTorch模型代码

为了使用TensorBoard，需要添加一个Logger类来记录summary和图表的信息。假设我们要训练一个基础的神经网络用于对手写数字进行分类，下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据处理方式
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 获取训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 定义神经网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练过程
for epoch in range(2):  # 训练两个epochs

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:  # 每2000个batch打印一次loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

第三步：使用TensorBoard记录训练过程

在训练过程中，可以使用TensorBoard记录训练过程并可视化训练状态。可以先在代码中添加如下段代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建SummaryWriter对象，log_dir为保存summary信息的路径
writer = SummaryWriter(log_dir='log')

然后，在训练过程中添加以下代码来记录训练状态：

    # 在记录之前，需要将数据从GPU中转移到CPU中
    images = inputs.cpu().numpy()
    images = (images * 0.5 + 0.5) # 将数据归一化
    writer.add_images('images', images, i)

    # 记录损失值
    writer.add_scalar('loss', loss.item(), i)

这样，TensorBoard就会将训练状态记录并保存在log目录中。

示例1：TensorBoard显示神经网络结构

我们可以通过TensorBoard将神经网络结构展示出来。在训练代码的下方添加如下代码：

# 将神经网络结构保存为图表
writer.add_graph(net, inputs)

运行代码后，可以在TensorBoard的SCALARS标签下查看网络结构。

示例2：TensorBoard显示学习率变化曲线

可以通过TensorBoard绘制学习率变化曲线。在训练代码的下方添加如下代码：

# 定义记录变化的标签
writer.add_scalar('Train/Learning_Rate', optimizer.param_groups[0]['lr'], i)

然后在TensorBoard的SCALARS标签下查看学习率变化曲线。

以上就是使用PyTorch下的TensorBoard的攻略，希望对你有所帮助。