我在pytorch 1.3.1中使用tensorboard,在中也做了完全相同的事情。在运行tensorboard --logdir=runs之后,我得到了这个。
$ tensorboard --logdir=runs
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 2.1.0 at http://l
中的教程pytorch.org出现错误:TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above,但我已经安装了TensorBoard。代码如下: #from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')
#get some random training images
da
我使用Pycharm与python3.9,torch 1.8.1+cu111和张力板2.6.0。当我试图通过以下方式导入SummaryWriter时:
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
我得到以下错误:
*Traceback (most recent call last):
File "/data/heisery/Yaronhome/PycharmProjects/CSSC_pytorch/tensorboard.py", line 18, in <module>
from torch.u
我正在学习本教程,用张应力板来设置pytorch (v1.3.0到conda)
但在台阶上
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')
我一直在犯错误
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我尝试在Windows10机器上运行本系列视频1.3中的代码。我使用的是来自Miniconda3发行版的Python3.764位VScode集成开发环境。我已经解决了tensorflow、tensorboard和Cuda版本之间的许多配置错误,并生成了一个运行文件。从目录中运行tensorboard --logfile=./runfile现在运行时没有错误,但它什么也不做。没有输出URL,当我尝试从Firefox浏览器打开localhost:6006时,它找不到它。我喜欢拼图,但现在我很沮丧。 from __future__ import absolute_import
from __fut
我正在尝试使用torch.utils.tensorboard记录我的神经网络结构。但是,当我使用作者的add_graph函数时,出现了以下错误:
Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant. Consider making a parameter or input, or detaching the gradient.
然后打印一个形状张量(512,512),它等于模型输入和输出维的一个隐藏层。
我使用的代码如下:
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer
有人能帮我解决这个错误吗,我正在尝试使用allennlp模型并得到下面的错误。
from allennlp.training.metrics import Average, BooleanAccuracy,
CategoricalAccuracy
File "/home/administrator/aman/venv-kbs/lib/python3.6/site-
packages/allennlp/training/__init__.py", line 3, in <module>
from allennlp.training.trainer imp
PyTorch照明可以登录到TensorBoard。如何使它在控制台上记录一个总结培训运行情况的表(类似于Huggingface的Transformers,如下所示):
Epoch Training Loss Validation Loss Runtime Samples Per Second
1 1.220600 1.160322 39.574900 272.496000
2 0.945200 1.121690 39.706000 271.596000
3 0.773000 1.157358 39.734000 271.40
使用PyTorch Tensorboard,我可以在一个Tensorboard图中记录我的列车和有效损失,如下所示:
writer = torch.utils.tensorboard.SummaryWriter()
for i in range(1, 100):
writer.add_scalars('loss', {'train': 1 / i}, i)
for i in range(1, 100):
writer.add_scalars('loss', {'valid': 2 / i}, i)
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如果我有多个Tensorboard文件,如何将它们合并成一个Tensorboard文件?
例如,在keras中,单个模型多次调用以下model.fit(),例如在典型的GAN实现中:
for i in range(num_epochs):
model.fit(epochs=1, callbacks=Tensorboard())
这样每次都会生成一个新的Tensorboard文件,这是没有用的。不确定是否有办法让Tensorboard追加,或者不在每次回调调用中生成唯一的时间戳文件。
我正在训练自定义数据集中的pytorch-yolov3。我准备了所有需要的txt、数据和名称文件。
运行以下命令时:
python3 train.py --model_def config/yolov3.cfg --data_config config/custom.data
我得到了以下错误:
Warning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. (expandTensors at /pytorch/aten/src/ATen/native/Inde
我正试着习惯于拉伸板,我用pytorch编码我的模型。但是,当我试图使用add_graph()函数查看我的模型时,我得到了以下内容:
将此作为测试代码:
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
class Net(nn.Module):
def __init__(self
我使用tensorboard和pytorch1.1来记录损失值。
我在每个for循环主体中都使用了writer.add_scalar("loss", loss.item(), global_step)。
但是,在训练过程中,绘图图形不会更新。
每次我想看到最新的损失,我必须重启tensorboard服务器。
代码在这里
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWr
我试着用我的GPU使用py手电筒,但是我总是得到错误的AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled。
以下是火炬的环境信息:
PyTorch version: 1.11.0
Is debug build: False
CUDA used to build PyTorch: Could not collect
ROCM used to build PyTorch: N/A
OS: Microsoft Windows 10 Pro
GCC version: Could not collect
Clang version: Could n
我知道我们可以使用火炬分析器和张紧板使用这样的东西:
with torch.profiler.profile(
schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=1, active=3, repeat=2),
on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/resnet18'),
record_shapes=True,
with_stack=True
) as prof:
for st
我正在使用微软的天(为学生) ML服务。然后我用笔记本工作,我不能进口火把-闪电里的东西。
!pip install pytorch-lightning==0.9.0
import pytorch_lightning as pl
这里我有错误:
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
Input In [1], in <module>
----> 2 import pytorch_lightning as pl
ModuleNotFoundError: No m
我试图用torch (torch.utils.tensorboard)将我的培训和验证损失写到张力板上,看起来它只写了1000个数据点,不管实际的迭代次数是多少。例如,运行以下代码,
writer1 = SummaryWriter('runs/1')
writer2 = SummaryWriter('runs/2')
for i in range(2000):
writer1.add_scalar('tag', 1, i)
for i in range(20000):
writer2.add_scalar('tag
试图用最新的anaconda发行版在我的windows 10上安装pytorch。Python版本为3.9.7,pip版本为21.2.4
我第一次更新了conda
> conda clean -all
> conda update -all
I cloned base environment into new environment called tabnet
> conda create --name tabnet --clone base
> conda activate tabnet
and tried to install pytorch-tabnet u