介绍 因为工作需要，改用pytorch。但如何将训练过程可视化成了大问题。听说pytorch代码中可以插入tensorboard代码，第一反应是居然可以这么玩。。...网络上PyTorch中使用tensorboard的方法有很多。但毕竟tensorboard不是PyTorch框架原生自带的，因此大多方法都只能支持部分功能。...经过孙大佬的推荐，觉得使用tensorboardX应该是目前已知的最好方法了。...Usage 环境要求： pytorch>=0.3.1 Install pip install tensorboardX 调用方法 首先要import tensorboardX： from tensorboardX...---- [1] tensorboardX开源项目：lanpa/tensorboard-pytorch
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...，使用如下命令： tensorboard --logdir=D:\work\StudyCode\jupyter\logs --port=6007 --logdir= 写log所在路径 --port=...写想在哪个端口打开tensorboard 结果如下： image-20220328152230975.png 需要注意的是，使用add_scalar方法，如果图片的标题(tag)相同的话，数据是累加上去的...下面演示在tensorboard中添加图片，与添加标量不同的是，添加的图片必须是tensor类型或者numpy类型，并且还要指定数据每一维度的意义（长、宽、通道） import numpy as np...from PIL import Image image_path = "D:/work/StudyCode/jupyter/dataset_for_pytorch_dataloading/train/
DataLoader from torchvision import transforms, utils, datasets from tensorflow import summary %load_ext tensorboard...根据情况换成 %load_ext tensorboard.notebook class Network(nn.Module): def __init__(self): super(Network.../train/' + current_time test_log_dir = 'logs/tensorboard/test/' + current_time train_summary_writer =...summary.create_file_writer(train_log_dir) test_summary_writer = summary.create_file_writer(test_log_dir) %tensorboard...--logdir logs/tensorboard ?
可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom...TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。...调用这个方法一定要保证数据的格式正确，像 PyTorch Tensor 的格式就是默认的 'CHW'。...tensorboard 有缓存，如果进行了一些 run 文件夹的删除操作，最好重启 tensorboard，以避免无效数据干扰展示效果。...经笔者测试，若PyTorch版本tensorboard版本使用，建议大家按照环境要求进行环境的配置或升级。
正式支持 Transformer 与 TensorBoard 基于论文《Attention is All You Need》，PyTorch 1.2 版本加入了标准的 nn.Transformer 模块...nn.Transformer 模块的组件是单独设计的，以便于被分开使用。例如，没有更大的 nn.Transformer 的情况下，nn.TransformerEncoder 可被自身使用。...PyTorch 终于正式支持 TensorBoard 啦。...一旦我们安装了 TensorBoard，PyTorch 的这项新 API 就会将模型和指标记录到 TensorBoard UI 的目录中，并进行可视化。...相关变更情况以及如何迁移详见《migration guide》。
的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch...今天的重点内容是可视化部分，重点是 Tensorboard 的安装与使用方法， 包括标量的可视化和图像的可视化方法，然后再介绍一点高级的功能，hook 函数的使用以及 CAM 可视化方法。...「大纲如下」： Tensorboard 的简介与安装 Tensorboard 的基本使用（标量可视化和图像可视化） hook 函数与 CAM 可视化 下面依然是一张导图把知识拎起来： ? 2....下面一个图介绍 Tensorboard 界面： ? 这就是 Tensorboard 的安装和简介的东西了。下面我们看看这个东西到底应该如何使用了。 3....总结 这次的整理就到这里了，内容依然是挺多的，但是这次的这些内容好像在实战中并不是太常用，所以也类似于一个知识扩充吧， 简单的梳理一下：首先我们学习了Tensorboard的安装与使用方法， 见识了Tensorboard
使用Docker配置TensorFlow环境 DocKer环境是Linux上启用TensorFlow GPU支持最简单的方法。...Docker使用容器创建虚拟环境，将TensorFlow的安装与系统的其余部分隔离开来。TensorFlow程序在虚拟环境中运行，但与主机共享资源（访问目录、使用 GPU、连接到互联网等）。...什么是TensorBoard TensorFlow可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。...为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套名为 TensorBoard 的可视化工具。...缺省情况下，TensorBoard使用6006端口，所以我们将容器的6006端口映射到主机的6006端口。
前言 在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。...最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用...使用此函数，你可以直接在Tensorboard中显示任意matplotlib figures ： ?...注： 本文编译自 https://becominghuman.ai/logging-in-tensorboard-with-pytorch-or-any-other-library-c549163dee9e...原文作者希望通过这篇博文，帮助其他人在切换到另一个框架时可以同样使用tensorboard，而不受任何限制。
1.1.0版开始，PyTorch添加了一个tensorboard实用程序包，使我们能够将TensorBoard与PyTorch一起使用。...确认您正在运行TensorBoard 1.15或更高版本。 请注意，PyTorch使用的TensorBoard与为TensorFlow创建的TensorBoard相同。...要使用TensorBoard，我们的任务是将我们要显示的数据保存到TensorBoard可以读取的文件中。 为了使我们更轻松，PyTorch创建了一个名为SummaryWriter的实用程序类。...然后，创建我们的PyTorch网络的实例，并从我们的PyTorch数据加载器对象中解压缩一批图像和标签。 然后，将图像和网络添加到TensorBoard将使用的文件中。...要添加标量和直方图，我们使用PyTorch SummaryWriter类提供的相应方法。
PyTorch 为每个张量或 nn.Module 对象注册 hook。hook 由对象的向前或向后传播触发。...导致我们的代码看起来很不专业，用户每次使用你的代码都会得到一些奇怪的信息。 以后再也不会了！让我们使用 hook 来调试模型，而不用以任何方式修改它们的实现。例如，假如你想知道每个层输出的形状。...我们可以创建一个简单的 wrapper，使用 hook 打印输出形状。..._features 我们可以像使用其他 PyTorch 模块一样使用特征提取器。...PyTorch 已经提供了梯度裁剪的工具方法，但是我们也可以很容易地使用 hook 来实现它。其他任何用于梯度裁剪/归一化/修改的方法都可以用同样的方式实现。
(上) [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1...)---- 调用引擎 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 [源码解析] PyTorch..._modules属于网络结构的一部分，当我们拷贝模型到其他workers时，会一起拷贝过来。 而self._parameters 和 self....host与device之间可以通信进行数据拷贝。...与普通的面向对象系统不同，PyTorch大部分的可扩展性在于定义新的operator（而不是新的子类），所以这种权衡是合理的。
在本文中，让我们一起来学习如何将Redux与React Hooks一起使用。 React Redux在2019年6月11日发布的7.1版中提供了对Hooks的支持。...这意味着我们可以在函数组件中将Redux与Hooks一起使用，而不是使用高阶组件（HOC）。 什么是Hook？...回到正题 本文的原始目的是介绍如何将Redux与Hooks结合使用。 React Redux现在提供了useSelector和useDispatch Hook，可以使用它们代替connect。...在该示例中，我们将使用connect的React组件转换为使用Hooks的组件。...不使用高阶组件的另一个好处是不再产生多余的"虚拟DOM包装"： ? 最后 现在，我们已经了解和学习了Hooks的基础知识，以及如何将它们与Redux一起使用。编程愉快！
在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。...PyTorch自动微分 关于自动微分的原理，读者可以参考一下之前的这篇手搓自动微分的文章，PyTorch大概就是使用的这个自动微分的原理。...第一个问题是，PyTorch的前向传播函数中，如果从外部传入一个关键字参数，会报错： 关于这个问题，官方做了如下解释： 大体意思就是，如果使用关键字类型的参数输入，会给参数校验和结果返回带来一些困难。...总结概要 本文介绍了热门AI框架PyTorch的conda安装方案，与简单的自动微分示例。...并顺带讲解了一下PyTorch开源Github仓库中的两个Issue内容，分别是自动微分的关键词参数输入问题与自动微分参数数量不匹配时的参数返回问题，并包含了这两个Issue的解决方案。
到 PyTorch 1.5 的时候，QNNPACK 添加了对 dynamic quantization 的支持，也就为量化版的 LSTM 在手机平台上使用提供了支撑——也就是添加了对 PyTorch mobile...PyTorch 会使用五部曲来完成模型的静态量化： 1. fuse_model 合并一些可以合并的 layer。...有的人会说了，我要 fuse的module 被 Sequential 封装起来了，如何传参？...qmin 和 qmax 的值好确定，基本就是 8 个 bit 能表示的范围，在pytorch中，qmin 和 qmax 是使用如下方式确定的： if self.dtype == torch.qint8:...总结 那么如何更方便的在你的代码中使用 PyTorch 的量化功能呢？
如何使用特定显卡跑pyTorch。...方法一：改变系统变量使得仅目标显卡可见：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始然后再运行pyTorch即可。...方法二：使用torch.cuda接口：#在生成网络对象之前：torch.cuda.set_device(0)方法三：使用多pytorch的并行GPU接口：net = torch.nn.DataParallel
新的 PyTorch Profiler(torch.Profiler)是一个工具，它将这两种类型的信息结合在一起，然后构建实现这些信息全部潜力的经验。...这个新的分析器收集 GPU 硬件和 PyTorch 相关信息，将它们关联起来，对模型中的瓶颈进行自动检测，并生成如何解决这些瓶颈的建议。...它有一个新的模块命名空间 torch.profiler，但保持了与 autograd profiler APIs 的兼容性。...PyTorch Profiler 使用了一个新的 GPU 性能分析引擎，用 Nvidia CUPTI APIs 构建，能够高保真地捕获 GPU 内核事件。...使用快捷键 CTRL + SHIFT + P (Mac 上的 CMD + SHIFT + P) 启动命令面板，然后键入“Launch TensorBoard”命令即可。 ?
安装Pytorch即进入Pytorch官网，选择Pytorch版本以及CUDA版本，按照給出的命令在PyCharm的Terminal输入命令安装，前提是PyCharm以及配置了对应的anaconda环境.../whl/cu102/torch_stable.html 安装完成后，执行import torch查看Pytorch是否安装成功，执行torch.cuda.is_available()，若结果为True...接下来学习Jupyter的使用，Jupyter是交互性的Python编辑器，可以将程序分段执行，方便更改与调试程序，很方便。...首先在刚刚安装Pytorch的虚拟环境中安装Jupyter，在PyCharm的Terminal中执行命令conda install nb_conda，安装完毕后，使用jupyter notebook指令...，点击链接进入Jupyter环境，选择安装了Pytorch的虚拟环境，创建新的文件，可以开始编程了。
PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库，它不仅提供了强大的计算图功能和自动梯度计算，还允许开发者直接操作底层数据结构，这其中就包括 Storage。 1....与 Tensor 的关系非常紧密，实际上，每个 Tensor 都有一个与之关联的 Storage 对象。Tensor 提供了一个高维视图来操作存储在 Storage 中的数据。...我们可以逐个解释这些值如何来的。...PyTorch 的 Storage 类来有效管理内存资源，并通过使用 CPU 和 CUDA 缓冲区动态切换数据来优化应用性能。...尽管可以通过 PyTorch 的 to('cpu') 或 to('cuda') 方法简单地在设备间迁移数据，使用 Storage 提供了更细粒度的控制。
TensorBoard不再是一个实验性的功能了。RIP，浏览器。 ? 总之，1.2.0版本的PyTorch更方便更好用了。一起围观下具体更新。 ?...新版本中扩展了TorchScript对PyTorch模型中使用的Python子集的支持，提供了一种新的、更易于使用的API，用于将模型编译为TorchScript。...现在输入from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter即可直接使用了。...只要安装了TensorBoard，这些实用程序就可以将PyTorch模型和标准记录到目录中，用户可在TensorBoard UI中进行可视化。...此次更新的版本中，包含了很多流行监督学习带“one-command”数据加载的baseline，此外，还更新了如何用新数据集进行文本分类分析的教程。
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