pytorch中tensorboard安裝及安裝過程中出現(xiàn)的常見錯誤問題
安裝步驟
1.在anaconda prompt環(huán)境下安裝tensorboard
(1)激活pytorch環(huán)境
activate pytorch
(2)安裝tensorboard
Pip install tensorboard
安裝起來還是比較快的,tensorboard占用存儲也小,所以網(wǎng)慢也會很快安裝好。
使用tensorboard
在終端或者pycharm中輸入以下代碼字段
import torch import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import datasets, transforms # Writer will output to ./runs/ directory by default writer = SummaryWriter() transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) trainset = datasets.MNIST('mnist_train', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True) model = torchvision.models.resnet50(False) # Have ResNet model take in grayscale rather than RGB model.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) images, labels = next(iter(trainloader)) grid = torchvision.utils.make_grid(images) writer.add_image('images', grid, 0) writer.add_graph(model, images) writer.close()
可以在anaconda prompt終端中的剛才所創(chuàng)建的虛擬環(huán)境pytorch中進行:
(1)首先進入剛才創(chuàng)建的虛擬環(huán)境
activate pytorch
(2)運行python
python
檢驗tensorboard是否安裝好
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
沒報錯就是安裝好了
(3)官方pytorch文檔中運行tensorboard,直接復(fù)制代碼到剛才建立的虛擬環(huán)境pytorch終端命令tensorboard --logdir=runs
注意:(3)會出現(xiàn)問題兩個問題
問題1(可無可有,看自己的電腦提示)
若有問題,則是以下問題:
tensorboard ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xba in position 0: invalid start byte
解決方法
計算機名稱里邊有中文, 改一下計算機名稱 運行成功。
問題2
運行完(3)之后會出現(xiàn)
復(fù)制 http://localhost:6006/ 到Google游覽器,會出現(xiàn)
這是因為命令tensorboard --logdir=runs的錯誤
步驟(3)的正確做法
(1) 在運行上述代碼完成后,會出現(xiàn)一個運行文件log。在runs下的文件夾里面
(2)copy下這個文件夾的路徑(注意不是文件的路徑,而是文件夾的路徑)
該文件夾下點擊右鍵
直接左鍵即可復(fù)制
(3)在虛擬環(huán)境pytorch終端命令窗口直接運行:
tensorboard --logdir=D:\pycharm\pychanrm項目文件\runs\Dec20_21-26-45_R7000P
值得注意的是:
- 1.=的左右都不能有空格
- 2.path必須是絕對路徑才可以正常找到文件,/home/…
(4)運行完會出現(xiàn)
(5)復(fù)制 http://localhost:6006/ 到Google游覽器,即可運行成功。
是不是感覺很神奇。
最后附檢測代碼:
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np writer = SummaryWriter() for n_iter in range(100): writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Accuracy/test', np.random.random(), n_iter)
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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