Pytorch（四） —— 可视化工具 Visdom

1.安装

pip install visdom

2 使用流程

2.1 开启visdom的web服务器

python -m visdom.server

2.2 可视化种类及相关参数

2.2.1 曲线可视化

from visdom import Visdom
vis = Visdom()
vis.line(Y=[[0,0]],
			X=[0],
			win="这是小窗口的title",
			env="这是大窗口的title", # 默认为main
			opts=dict(title="change_x_y",legend=["x","y"]) # 可以设置图形标题和title
			) # 初始化曲线
vis.line([[Tensor.item()],
			[Tensor.item()],
			win="change_X",
			update="append") # 追加曲线数据

from visdom import Visdom
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
vis = Visdom()
vis.line(Y=[[0,0]],X=[0],win="change_X",env="main",opts=dict(title="change_x_y",legend=["x","y"]))
def f(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2
x = torch.tensor([100.,90.],requires_grad=True)
opt = torch.optim.Adam([x],lr = 0.1)
epochs = 1000
for i in range(epochs):
    y = f(x)
    opt.zero_grad()
    y.backward()
    opt.step()
    vis.line([[x[0].item(),x[1].item()]],[i],win="change_X",update="append")
    

2.2.2 图片可视化

from visdom import Visdom
vis = Visdom()
vis.image(img=data.view(-1,1,28,28),
			win="这是小窗口的title",
			env="这是大窗口的title", # 默认为main
			) # 初始化曲线

2.2.3 文字可视化

from visdom import Visdom
vis = Visdom()
vis.text(text=str(Tensor.cpu().numpy()),
			win="这是小窗口的title",
			env="这是大窗口的title", # 默认为main
			) # 初始化曲线

from visdom import Visdom
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
vis = Visdom()
label = torch.arange(100)
vis.text(str(label.cpu().numpy()),win="文字展示",env="main")
    

by CyrusMay 2022 06 29

最深刻 的故事 最永恒 的传说
不过 是你 是我 能够 平凡生活
——————五月天（因为你 所以我）——————