PyTorch——SummaryWriter，TensorboardX

Tensorboard的工作流程

• 将代码运行过程中的，某些你关心的数据保存在一个文件夹中：

这一步由代码中的writer完成

• 再读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来：

这一步通过在命令行运行tensorboard完成。

代码体中要做的事

首先导入tensorboard

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

这里的SummaryWriter的作用就是，将数据以特定的格式存储到刚刚提到的那个文件夹中。

首先我们将其实例化

writer = SummaryWriter('./path/to/log')

这里传入的参数就是指向文件夹的路径，之后我们使用这个writer对象“拿出来”的任何数据都保存在这个路径之下。

这个对象包含多个方法，比如针对数值，我们可以调用

writer.add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

这里的tag指定可视化时这个变量的名字，scalar_value是你要存的值，global_step可以理解为x轴坐标。

举一个简单的例子：

for epoch in range(100)
    mAP = eval（model)
    writer.add_scalar('mAP', mAP, epoch)

这样就会生成一个x轴跨度为100的折线图，y轴坐标代表着每一个epoch的mAP。这个折线图会保存在指定的路径下（但是现在还看不到）

同理，除了数值，我们可能还会想看到模型训练过程中的图像。

writer.add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')
writer.add_images(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='NCHW')

可视化

我们已经将关心的数据拿出来了，接下来我们只需要在命令行运行：

tensorboard --logdir=./path/to/the/folder --port 8123

然后打开浏览器，访问地址​​http://localhost:8123/​​​即可。这里的8123只是随便一个例子，用其他的未被占用端口也没有任何问题，注意命令行的端口与浏览器访问的地址同步。

如果发现不显示数据，注意检查一下路径是否正确，命令行这里注意是

--logdir=./path/to/the/folder

而不是

--logdir= './path/to/the/folder '

另一点要注意的是tensorboard并不是实时显示（visdom是完全实时的），而是默认30秒刷新一次。

参考文章：

​​https://zhuanlan.zhihu.com/p/103630393​​

​​https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434​​

​​https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109​​