Pytorch学习笔记

TensorBorad

TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。

add_scalar()

示例：画y=2x的图像

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter("my_logs")  # 指定事件文件的文件夹

# 画y=2x的图像
for i in range(100):
	writer.add_scalar("y=2x图像", 2i, i)  # 参数：title,y,x
writer.close()

在控制台输入

tensorborad --logdir=my_logs --port=6607  #port可以不指定

add_image()