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  • PyTorch 深度学习训练可视化工具 tensorboardX

    之前笔者提到了PyTorch的专属可视化工具visdom,参看PyTorch深度学习训练可视化工具visdom。但在此之前很多TensorFlow用户更习惯于使用TensorBoard来进行训练的可视化展示。为了能让PyTorch用户也能用上TensorBoard,有开发者提供了PyTorch版本的TensorBoard,也就是tensorboardX

    安装与启动

         熟悉TensorBoard的用户可以无缝对接到tensorboardX,安装方式为:


         除了要安装PyTorch之外,还需要安装TensorFlow。跟TensorBoard一样,tensorboardX也支持scalar, image, figure, histogram, audio, text, graph, onnx_graph, embedding, pr_curve,video等不同类型对象的可视化展示方式。

    tensorboardX和TensorBoard的启动方式一样,直接在终端下运行:


         然后另起一个终端执行Python文件即可:


         打开localhost:6006即可看到tensorboardX可视化界面。

         tensorboardX本地启动非常容易,但一般情况下我们训练都是在服务器上完成的, 所以要在远程启动tensorboardX需要进行一些简单的设置。以虚拟机工具xshell为例:依此设置文件->属性->ssh->隧道->添加,类型local,源主机填127.0.0.1(本机),端口设置一个,比如12345,目标主机为服务器地址,目标端口一般是6006,如果6006被占了可以改为其他端口。

         分别执行tensorboard和python脚本后,本地打开127.0.0.1:12345即可进入远程TensorBoard界面。

    使用示例

         以scalar为例来看一下tensorboardX的使用方式:


         scalar可视化如下图所示。

         一个完整tensorboardX 使用demo如下:


    可视化效果如下所示:

      参考资料:

    https://github.com/lanpa/tensorboardX

    https://www.tensorflow.org/tensorboard

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