PyTorch 环境下如何打开训练可视化工具 TensorboardX（Windows系统） |
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PyTorch 环境下如何打开训练可视化工具 TensorboardX（Windows系统）
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在 TensorFlow 中 Tensorboard 工具可以记录程序过程中的数字、图像等内容，方便观察神经网络训练过程。TensorboardX 工具可以在 TensorFlow 之外的其他神经网络框架下使用 TensorFlow 的功能，本篇主要介绍怎么在 Windows 系统下打开该工具。 Tensorboard下载 Github网址 配置要求 WindowsPython3PyTorch >= 1.0.0 && torchvision >= 0.2.1 && tensorboard >= 1.12.0 具体可以按照 Here 进行环境配置。 在 Windons 命令行使用 pip 安装 TensorboardX: pip install tensorboardX安装好之后，使用 TensorboardX 创建一个程序示例： from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision writer = SummaryWriter('runs/example') mnist = torchvision.datasets.MNIST('mnist', download=True) writer.add_embedding( mnist.data.reshape((-1, 28 * 28))[:100, :], metadata=mnist.targets[:100], label_img=mnist.data[:100, :, :].reshape((-1, 1, 28, 28)).float() / 255, global_step=0 )运行过之后，会在 runs/example/ 文件下生成如下文件：
回车后显示： TensorFlow installation not found - running with reduced feature set. Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all TensorBoard 2.4.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)不要关闭该命令窗口，后续的程序操作过程中会执行相关操作，将生成的网址链接复制到浏览器就可打开 tensorboard:
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我们在 runs/ 文件下运行 cmd 命令，并在弹出的命令窗口中输入： tensorboard --logdir=./
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