PyTorch -- Visdom 快速实践

本文主要是介绍PyTorch -- Visdom 快速实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• 安装：pip install visdom
  • 注：如果安装后启动报错可能是 visdom 版本选择问题

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• 启动：python -m visdom.server 之后打开出现的链接 http://localhost:8097

  Checking for scripts.
  It's Alive!
  INFO:root:Application Started
  INFO:root:Working directory: C:\Users\TUTUzi\.visdom
  You can navigate to http://localhost:8097
  

  

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• 单项数据监听：

  from visdom import Visdom## 1. 实例化一个窗口
  viz = Visdom()  ## 2. 初始化窗口信息
  viz.line([1], [0], win='testtesttest...', opts=dict(title='_test_'))  # point(0, 1)## 3. 增加数据 append
  viz.line([3], [2], win='testtesttest...', update='append')  # point(2, 3)
  

  

  • 如果出现 visdom窗口 蓝屏什么都没有情况：查看之前启动的 visdom.server 下是否有类似报错： ERROR:tornado.general:Could not open static file ‘…\lib\site-packages\\visdom\static\js\plotly-plotly.min.js’ -> 解决方案：下载(下载指路)缺少的文件并放入该路径可解决

• 多项数据监听：

  from visdom import Visdom## 1. 实例化一个窗口
  viz = Visdom()  ## 2. 初始化窗口信息
  viz.line([[1,-1]], [0], win='testtesttest...', opts=dict(title='_test_'))  # (0, 1)， (0, -1)## 3. 增加数据 append
  viz.line([[3, -3]], [2], win='testtesttest...', update='append')  # (2, 3), (2, -3)
  

  

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• 图像可视化监听

  from visdom import Visdom## 1. 实例化一个窗口
  viz = Visdom()  ## 2.随机产生一个图像示例
  import torch
  img = torch.randn(28, 28)
  img = img.view(-1, 1, 28, 28)## 3.展示
  viz.image(img, win='testtesttest...', opts=dict(title='check_my_img'))
  

  

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• 如果习惯用 tf 的 tensorboard 的话，可以安装使用 pytorch 下对应的 tensorboardX: pip install tensorbloarX
• B站视频参考资料

这篇关于PyTorch -- Visdom 快速实践的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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