【在Colab中使用TensorBoard绘图】

• 在深度学习中&＃xff0c;使用本机GPU跑可能会比较慢&＃xff0c;这里使用 Google Drive &＃43; Colab 进行训练&＃xff0c;运行代码
  

• 进入网盘
  初次进入需要注册账号。注意科学上网即可。
• 右键网盘空白处&＃xff0c;选择 更多 -> 关联更多应用&＃xff0c;选择 Google Colaboratory
• 下载好后&＃xff0c;再次右键空白处&＃xff0c;选择 更多 -> Google Colaboratory 进入到 Colab

• 首先点击左侧文件&＃xff0c;选中第三个 “关联 Colab 到 Google Drive”
  
• 然后会增加 drive 根目录。你可以在 Google Drive 里创建文件夹&＃xff0c;拖进来需要测试的工程或代码&＃xff0c;如图所示
• 编写测试代码&＃xff0c;如右侧所示。
  首先导入 tensorboard 包中的 SummaryWriter &＃xff0c;然后输入的 logs 参数表示将数据保存到该文件夹中
  add_scalar(arg1,arg2,arg3) 将纵坐标 arg2&＃xff0c;横坐标arg1的点信息保存到 arg1的表中

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import math
def f(x):
return 1.0/(1.0&＃43;(math.e ** (-x)))
writer &＃61; SummaryWriter(&＃39;logs&＃39;)
for x in range(100):
writer.add_scalar("Pic01",f(x),x)
writer.close()


• 然后使用 %cd xxx 进入到所需的子目录
  使用 !cmd 进行相关命令
  由于 tensorboard 最终图表使用 localhost 打开&＃xff0c;而这样导致会在 colab 的 localhost 打开&＃xff0c;所以就进不去了
  输入 %load_ext tensorboard 命令即可正常打开
  最后输入 %tensorboard --logdir&＃61;logs 即查看 logs 文件夹下的 tensorboard 图
• 有时候重复运行会导致进程没有关闭&＃xff0c;使用 kill 来关闭进程。
  
• 最终效果&＃xff0c;绘制了 sigmoid 函数的右半侧图。