PyTorch 可視化工具TensorBoard和Visdom

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PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖

一、TensorBoard

TensorBoard 一般都是作為 TensorFlow 的可視化工具，與 TensorFlow 深度集成，它能夠展現 TensorFlow 的網絡計算圖，繪制圖像生成的定量指標圖以及附加數據等。

此外，TensorBoard 也是一個獨立工具，在 PyTorch 中也可使用它進行可視化。

1、安裝：

pip install tensorboard

2、啟動：

tensorboard --logdir="日志目錄"

啟動 tensorboard 時，可指定 logdir、port（默認6006）、host（默認localhost）等參數：

usage: tensorboard [-h] [--helpfull] [--logdir PATH] [--logdir_spec PATH_SPEC]
                   [--host ADDR] [--bind_all] [--port PORT]
                   [--purge_orphaned_data BOOL] [--db URI] [--db_import]
                   [--inspect] [--version_tb] [--tag TAG] [--event_file PATH]
                   [--path_prefix PATH] [--window_title TEXT]
                   [--max_reload_threads COUNT] [--reload_interval SECONDS]
                   [--reload_task TYPE] [--reload_multifile BOOL]
                   [--reload_multifile_inactive_secs SECONDS]
                   [--generic_data TYPE]
                   [--samples_per_plugin SAMPLES_PER_PLUGIN]
                   [--debugger_data_server_grpc_port PORT]
                   [--debugger_port PORT] [--master_tpu_unsecure_channel ADDR]

3、Tensorboard 可視化演示(PyTorch 框架)：

訓練模型，導入tensorboard. SummaryWriter 保存loss、accuracy 等日志信息。

# 導入SummaryWriter
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
...
# 創建SummaryWriter實例，指定log_dir的位置
summaryWriter = SummaryWriter(log_dir="/Users/liyunfei/PycharmProjects/python3practice/06DL/fcnn/logs")
...
# 模型訓練時，寫入train_loss、test_loss、score等信息
summaryWriter.add_scalars("loss", {"train_loss_avg": train_loss_avg, "test_loss_avg": test_loss_avg}, epoch)
summaryWriter.add_scalar("score", score, epoch)

啟動 TensorBoar ，訓練過程可視化。

1）啟動命令：

tensorboard --logdir=/Users/liyunfei/PycharmProjects/python3practice/06DL/fcnn/logs

2）啟動成功如圖示：

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(1)

3）可視化結果如下：

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(2)

二、Visdom

Visdom 是 Facebook 專門為 PyTorch 開發的一款可視化工具，能夠支持“遠程數據”的可視化，支持 Torch 和 Numpy。GitHub 地址：https://github.com/fossasia/visdom

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(3)

1、安裝：

pip install visdom

2、啟動：

python -m visdom.server

-m 是以模塊服務啟動
如果是 linux/mac-os 環境，可以使用以下命令啟動運行在後臺

nohup python -m visdom.server &

啟動 Visdom 時，可以指定 port（默認8097）、hostname（默認localhost）等其它參數：

usage: server.py [-h] [-port port] [--hostname hostname] [-base_url base_url]
                 [-env_path env_path] [-logging_level logger_level]
                 [-readonly] [-enable_login] [-force_new_cookie]
                 [-use_frontend_client_polling]

3、Visdom 可視化演示

1）啟動 Visdom：

python -m visdom.server -port 8097

2）啟動成功如下：

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(4)

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(5)

3）訓練過程可視化代碼：

# 導入visdom包
import visdom

# 創建Visdom對象，連接服務端，指定env環境(不指定默認env="main")
viz = visdom.Visdom(server='http://localhost', port=8097, env='liyunfei')
...
viz.line([0.], [0], win='train_loss', opts=dict(title='train_loss'))
viz.line([0.], [0], win='accuracy', opts=dict(title='accuracy'))
...
# 模型訓練時，實時可視化loss、accuracy等信息。
viz.line([train_loss_avg], [epoch], win='train_loss', update='append')
viz.line([accuracy], [epoch], win='accuracy', update='append')

4）可視化結果：

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(6)

5）其它操作——可視化一張/多張圖片：
示例：

import visdom
import numpy as np

viz = visdom.Visdom(server='http://localhost', port=8097, env='liyunfei')

# 一張圖片
viz.image(
    np.random.rand(3, 512, 256),
    opts=dict(title='Random!', caption='How random.'),
)
# 多張圖片
viz.images(
    np.random.randn(20, 3, 64, 64),
    nrow=5,
    opts=dict(title='Random images', caption='How random.')
)

效果：

PyTorch 可視化工具：TensorBoard、Visdom插圖(7)

6）Visdom 的更多可視化 API（常用的是 line、image、text）：

vis.scatter : 2D 或 3D 散點圖
vis.line : 線圖
vis.stem : 莖葉圖
vis.heatmap : 熱力圖
vis.bar : 條形圖
vis.histogram: 直方圖
vis.boxplot : 箱型圖
vis.surf : 表面圖
vis.contour : 輪廓圖
vis.quiver : 繪出二維矢量場
vis.image : 圖片
vis.text : 文本
vis.mesh : 網格圖
vis.save : 序列化狀態

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