热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

pytorch下tensorboard的使用

原标题:pytorch下tensorboard的使用目录一、tensorboard程序实例:1.代码

原标题:pytorch下tensorboard的使用

目录

一、tensorboard程序实例:

1.代码

2.在命令提示符中操作

3.在浏览器中打开网址

4.效果

二、writer.add_scalar()与writer.add_scalars()参数说明

1.概述

2.参数说明

3.writer.add_scalar()效果

4.writer.add_scalars()效果



一、tensorboard程序实例:

1.代码

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 用于将数据写入tensorboard
import csv # 用于从本地csv中读取数据
'''从csv读取数据,用于后续显示在tensorboard中'''
fileAddr =文章来源地址52642.html 'models/211016_101208/reward.csv' # 待读取的文件地址
file = open(fileAddr, 'r') # 打开文件
data = csv.reader(file) # 从文件中读取数据,但此时data是{reader}格式
next(data) # 忽略数据的第一行,这是csv的表头。
'''csv数据读取完毕'''
'''将data数据写入tensorboard'''
tensorboard_logs_addr = "logs_tensorboard/211021" # 设定tensorboard文件存放的地址
writer = SummaryWriter(tensorboard_logs_addr)
for index, data1 in enumerate(data): # 开始写入文件。
www.yii666.com # 一个图中写入多组数据,共用x轴
writer.add_scalars('adv_data/Rewards Per Episodes',
{'agent0':float(data1[0]),
'agent1':float(data1[文章来源站点https://www.yii666.com/1]),
'agent2':float(data1[2]),}, index)
# 一个图中写入一组数据
writer.add_scalar('adv_data/step number per episode', int(data1[4]), index)

# 一个图中写入一组数据
writer.add_scalar('gda_data/Rewards per episode', float(data1[3]), index)
writer.add_scalar('gda_data/step number per episode', int(data1[4]), index)
writer.close() # 完成后关闭

运行以上代码,便会在文件夹logs_tensorboard/211021中生成tensorboard数据。

2.在命令提示符中操作


# 打开命令提示符后默认在c盘,固先转换到d盘

C:\Users\wf>d:

# 进入程序所在文件夹

D:\>cd D:\04MADDPG\40_MADDPG_torch-master -UAV_FixedSpeed

# 打开tensorboard的代码

D:\04MADDPG\40_MADDPG_torch-master -UAV_FixedSpeed>tensorboard --logdir=logs_tensorboard/211021

说明:

tensorboard --logdir=logs_tensorboard/211021

tensorboard --logdir=是不可更改的;

logs_tensorboard/211021 是tensorboard文件存放的地址;logs_tensorboard文件夹的上一层就是程序所在文件夹;

此外,

在文件夹中打开“命令提示符”,并且“命令提示符”中的地址就是该文件夹,方法是:

在该文件夹的地址栏输入“cmd”即可。


3.在浏览器中打开网址

http://localhost:6006/

4.效果


二、writer.add_scalar()与writer.add_scalars()参数说明

writer.add_scalar() 一副图中只有一组数据

writer.add_scalwww.yii666.comars() 一副图中有多组数据,但共用x轴


1.概述

将数据写入tensorboard只有以下代码:

from torch.utils.tensorboard import Summa文章来源地址52642.htmlryWriter
writer = SummaryWriter("tensorboard文件存放地址")
# 将数据写入tensorboard文件,规定写入的形式
writer.add_scalar() 或 writer.add_scalars()
writer.close()

2.参数说明

writer.add_scalar('TAG', Y-DATA, X-DATA)
writer.add_scalars('TAG', {'Line1':Line1-Y-DATA,
'Line2':Line2-Y-DATA,
'Line3':Line3-Y-DATA,
... ... ,}, X-DATA)

其中:


  • 运行一次writer.add_scalar()writer.add_scalar()生成一张图像;

  • 如果后面运行的writer.add_scalar()的标签和前面的相同,会覆盖掉旧的图像;

参数说明:

TAG是当前绘制图像的分类标签,可以设置2级标签;如A1/B1,A1/C1,A2/B2;

当两张图像的第一级标签相同时,两张图象会放在一行;

当两张图像的第一级标签不同时,两张图象会放在不同的组,即两张图像上下放;

Y-DATA 是图像中Y轴的数据

Line1-Y-DATA是图像中Line1的Y轴数据

Line2-Y-DATA是图像中Line2的Y轴数据

Line3-Y-DATA是图像中Line3的Y轴数据

X-DATA是图像中X轴的数据

Line1Line2Line3是同一张图像中,几个曲线的名称,他们共用X轴

3.writer.add_scalar()效果


4.writer.add_scalars()效果

三、可能碰到的问题

1. 当绘制多幅图像时,可能有一副图像内不显示数据

如下所示,右侧图像无数据:

这是由于没有框选那幅图的数据。在网页的左侧,如图所示处,保证所有数据都选中。


来源于:pytorch下tensorboard的使用


推荐阅读
  • 如何实现织梦DedeCms全站伪静态
    本文介绍了如何通过修改织梦DedeCms源代码来实现全站伪静态,以提高管理和SEO效果。全站伪静态可以避免重复URL的问题,同时通过使用mod_rewrite伪静态模块和.htaccess正则表达式,可以更好地适应搜索引擎的需求。文章还提到了一些相关的技术和工具,如Ubuntu、qt编程、tomcat端口、爬虫、php request根目录等。 ... [详细]
  • yii2 绑定框架事件
    后端开发|php教程php,yii2后端开发-php教程我想要添加自定义代码处理yii2框架的Application::EVENT_BEFORE_REQUEST时触发的事件,但是不 ... [详细]
  • 在此动手实践中,我们将在Azure机器学习Studio中一步步地开发预测分析模型,首先我们从UCI机器学习库的链接下载普查收入数据集的样本并开始动手实践:http:archive. ... [详细]
  • Monkey《大话移动——Android与iOS应用测试指南》的预购信息发布啦!
    Monkey《大话移动——Android与iOS应用测试指南》的预购信息已经发布,可以在京东和当当网进行预购。感谢几位大牛给出的书评,并呼吁大家的支持。明天京东的链接也将发布。 ... [详细]
  • 本文介绍了在Python3中如何使用选择文件对话框的格式打开和保存图片的方法。通过使用tkinter库中的filedialog模块的asksaveasfilename和askopenfilename函数,可以方便地选择要打开或保存的图片文件,并进行相关操作。具体的代码示例和操作步骤也被提供。 ... [详细]
  • 本文介绍了数据库的存储结构及其重要性,强调了关系数据库范例中将逻辑存储与物理存储分开的必要性。通过逻辑结构和物理结构的分离,可以实现对物理存储的重新组织和数据库的迁移,而应用程序不会察觉到任何更改。文章还展示了Oracle数据库的逻辑结构和物理结构,并介绍了表空间的概念和作用。 ... [详细]
  • Metasploit攻击渗透实践
    本文介绍了Metasploit攻击渗透实践的内容和要求,包括主动攻击、针对浏览器和客户端的攻击,以及成功应用辅助模块的实践过程。其中涉及使用Hydra在不知道密码的情况下攻击metsploit2靶机获取密码,以及攻击浏览器中的tomcat服务的具体步骤。同时还讲解了爆破密码的方法和设置攻击目标主机的相关参数。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用JSONObiect和Gson相关方法实现json数据与kotlin对象的相互转换。首先解释了JSON的概念和数据格式,然后详细介绍了相关API,包括JSONObject和Gson的使用方法。接着讲解了如何将json格式的字符串转换为kotlin对象或List,以及如何将kotlin对象转换为json字符串。最后提到了使用Map封装json对象的特殊情况。文章还对JSON和XML进行了比较,指出了JSON的优势和缺点。 ... [详细]
  • Allegro总结:1.防焊层(SolderMask):又称绿油层,PCB非布线层,用于制成丝网印板,将不需要焊接的地方涂上防焊剂.在防焊层上预留的焊盘大小要比实际的焊盘大一些,其差值一般 ... [详细]
  • pythonMatplotlib(二)
    Matplotlib+pandas作图一、对csv文件进行提取ruixi.csv对上述表格进行提取并做图画出图像二、对.xlsx进行提取:rui ... [详细]
  • SOAR系统
    SOAR系统 ... [详细]
  • 一、概述nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具,相对于其它一些系统资源监控工具来说,nmon所记录的信息是比较全面的 ... [详细]
  • 以数据驱动品牌,为出海强势护航
                    原创
    原标题:以数 ... [详细]
  • 原标题:Python中numpy.power()函数介绍Python中numpy.power()函数介绍power(x,y)函数, ... [详细]
  • 智商狂飙,问了ChatGPT几个数据库问题后,我的眼镜掉了
    原标题:智商狂飙,问了ChatGPT几个数据库问题后,我的眼镜掉了最近,ChatGPT火爆全网,介绍其产品、公司、作者、技术和应用等方面信息,占据着整个互联网,似乎不谈GPT好像 ... [详细]
author-avatar
mobiledu2502911033
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有