简介 ---- Tensorboard是Tensorflow官方提供的实用可视化工具，可以将模型训练过程中的各种数据保存到本地，然后在web端可视化展现这些信息，直观便捷的方便我们进行优化调试。...pip install tensorboard SummaryWriter 新建 ---- 新建一个SummaryWriter对象，保存待观测数据。...filename_suffix="", ): 重要参数： log_dir 保存目录，默认为runs/**CURRENT_DATETIME_HOSTNAME** comment 保存文件名中添加...comment 一般不同实验数据，可以用不同的路径以区分，如runs/exp1。...from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np import torch from torch import nn
二、与神经网络协作 深度学习是一类机器学习算法，旨在粗略地模拟大脑中的神经元。 神经元从周围神经元的多个输入中获取一个输入并将其求和，如果总和超过某个阈值，则神经元将触发。...在本秘籍中，我们将研究如何在模型定义中添加缺失，以通过防止过拟合来改善整体模型表现。 应当记住，丢弃仅在训练时才适用； 但是，在测试和实际预测期间，我们希望所有神经元都做出贡献。...工作原理 在此秘籍中，我们更改了__init__()方法，以 0.25 的丢弃率添加了该丢弃层，这意味着将应用该丢弃层中 25% 的神经元将被随机关闭。...然后，我们使用Review字段对象的build_vocab方法从这些预训练的嵌入中建立词汇表，然后将其添加到训练数据的词汇表中。...更多 在此秘籍中，我们可以进一步编写一个函数来确定测试数据集指标，使用add_histogram()方法将直方图添加到 TensorBoard 中，并使用其他预训练的网络训练模型。
在 TensorBoard 中显示图像 让我们从我们的数据集中向 TensorBoard 添加样本图像： # Gather datasets and prepare them for consumption...使用 TensorBoard 来可视化训练进度和其他活动 在这个视频中，我们将为您的工具库添加一些新工具： 我们将熟悉数据集和数据加载器的抽象，以及它们如何简化在训练循环中向模型提供数据的过程...中可用数据集的文档 PyTorch 中可用的损失函数的文档 torch.optim 包的文档，其中包括优化器和相关工具，如学习率调度 有关保存和加载模型的详细教程 pytorch.org...神经元归因类似于层归因，但专注于单个神经元的活动。 在这个互动笔记本中，我们将查看特征归因和层归因。 每种归因类型都有多个归因算法与之相关。...它允许您可视化多个输入/输出对的归因，并为图像、文本和任意数据提供可视化工具。 在本节笔记本的这部分中，我们将使用 Captum Insights 可视化多个图像分类推断。
新的 API 包括： 现在，简单的输入 from torch.untils.tensorboard import SummaryWriter 就能启动 TensorBoard，它已经不再是实验版了，这就表示...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。...它对所有基于 PyTorch、Caffe 2 的模型和张量都支持数量、图像、直方图、图和嵌入可视化。...亮点包括如下： 提前返回、终止和继续； 基于迭代器的结构，如 for..in 回路、zip() 和 enumerate()； NamedTuples； 支持 math 和 string 库 支持大多数...张量 factory 以及作为输入和输出的元组； 支持 10 多个额外的 PyTorch 操作符，包括导出自定义操作符。
scalar) 图片 (image) 直方图 (histogram) 运行图 (graph) 嵌入向量 (embedding) 其他 一些tips 什么是TensorboardX Tensorboard...想要在浏览器中查看可视化这些数据，只要在命令行中开启 tensorboard 即可： tensorboard --logdir= 其中的 既可以是单个...run 的路径，如上面 writer1 生成的 runs/exp；也可以是多个 run 的父目录，如 runs/ 下面可能会有很多的子文件夹，每个文件夹都代表了一次实验，我们令 --logdir=runs...，mat 中每行数据的 label，大小应和 mat 行数相同 label_img (torch.Tensor, optional): 一个形如 NxCxHxW 的张量，对应 mat 每一行数据显示出的图像...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。
神经网络中可以看成是由若干节点和边组成的图。节点就是神经元，可以存储数字；边用来存储权重，表示传给哪些神经元，而是否超过阈值达到兴奋就是激活函数。...神经网络的学习就是从训练数据中，根据损失函数，找到使得损失函数最小的权重参数。 神经网络可以分为前馈神经网络和反馈神经网络。...中conv2d计算二维卷积，如果有多个卷积核就会生成多层，同样的如果输入有多个，也就是多个通道channel，然后是高height和宽weight。...Image from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import...图片 图片输入是1-255正值，ReLu后无变化，以Sigmoid测试： from PIL import Image from torch import nn from torch.utils.tensorboard
时序数据分析 在处理时序数据的任务中，如语音识别、时间序列预测等，PyTorch的动态计算图为处理可变长度的序列数据提供了便利。...4.3.1 启动 TensorBoard 要启动 TensorBoard，我们需要在命令行中运行 tensorboard --logdir=runs 命令，其中 runs 是保存 TensorBoard...4.3.2 记录数据 我们可以使用 torch.utils.tensorboard 模块来记录数据。首先，我们需要创建一个 SummaryWriter 对象，然后通过这个对象的方法来记录数据。...# 添加模型 writer.add_graph(model, images) 4.3.4 可视化高维数据 我们还可以使用 TensorBoard 的嵌入功能来可视化高维数据，如图像特征、词嵌入等。...# 添加嵌入 writer.add_embedding(features, metadata=class_labels, label_img=images) 以上就是 TensorBoard 的基本使用方法
将高维嵌入图绘制到低维空间。可视化并理解它 显示图像，文本和音频数据 等等 ? 如标题中所述，我们将专注于将Tensorboard嵌入式投影用于我们自己的用例以及我们自己的特征向量。...要加载要可视化的数据，我们必须了解加载数据的格式。为了可视化，需要以tsv格式上传特征向量。每行代表一个特征向量，并以'\ t'空格分隔。然后还必须以tsv格式添加元数据。...如果你也要提供该类，则在元数据中以制表符分隔的列中，可以指定该类。但是如果添加两列，则必须添加列名称。 ? ?...使用代码 使用tensorboard在本地计算机上嵌入投影仪，首先需要安装tensorflow。 现在，您需要导入和加载必要的程序包和扩展。 ? 在这里，我们导入tensorboard扩展。...在这里，我正在创建一个名为test和inside 的日志目录，使用已经创建的metadata.tsv，其中包含元数据和features.txt，其中包含特征向量。对于元数据，它与上述情况相同。
torch.nn.DataParallel：torch.nn.DataParallel 类可跨多个设备（例如 GPU）并行训练 PyTorch 模型。...tf.data.Dataset.interleave：通过对数据并行应用函数，再次并行处理输入数据。 这对于数据预处理等任务非常有用，在这些任务中您需要对数据应用大量转换。...torch.utils.data.DataLoader：创建一个数据迭代器，用于并行处理数据的加载和预处理。...and optimization step optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 这两个例子都展示了如何在多个设备上并行训练...的一部分，但是Pytorch也通过代码部分兼容了数据部分的发送，也就是说使用Pytorch也可以往TensorBoard写入数据，然后通过TensorBoard进行查看。
元学习：当面临一系列相似的小样本任务时，元学习（如MAML、ProtoNet）结合迁移学习，可以使模型快速适应新任务，实现“学习如何学习”。...特征提取（Feature Extraction）：只使用预训练模型作为固定的特征提取器，冻结所有层的参数，仅在模型顶部添加一个或几个新层（如全连接层或分类器），然后仅训练这些新添加的层。...利用元学习与半监督学习：结合元学习（如MAML、ProtoNet）或半监督学习（如MixMatch、UDA）方法，进一步提升迁移学习在小样本问题上的表现。8....同时，对模型结构进行适当的调整，如添加、删除或替换某些层，以适应目标任务的需求。4. 超参数调优：迁移学习中的超参数（如学习率、冻结层数、正则化强度等）对最终性能影响显著。...监控训练过程：通过可视化工具（如TensorBoard）跟踪训练和验证损失、准确率等指标的变化，及时发现过拟合、欠拟合等问题，并据此调整训练策略。6.
在本教程中，将使用其BERT的实现在Lightning中执行微调任务。 在本教程中，将分3个步骤进行NLP的迁移学习： 将从huggingface库中导入BERT 。...https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 预训练的好处是，在下游任务中不需要太多数据即可获得惊人的结果。 使用PyTorch Lightning进行微调 ?...库的预训练BERT，并添加自己的简单线性分类器，以将给定的文本输入分类为三个类之一。...': avg_test_acc, 'log': tensorboard_logs, 'progress_bar': tensorboard_logs} 最后，定义将要使用的优化器和数据集。...该数据集应该是要解决的下游数据集。
TensorFlow R1.2 中文文档是一个粗略版本，在后期学习中由ApacheCN志愿者进行迭代更新。...：可视化学习 TensorBoard：嵌入可视化 TensorBoard：图形可视化 程序员指南 变量：创建，初始化，保存和加载 张量等级，形状和类型 共享变量 线程和队列 阅读数据 Supervisor...: 长期训练的训练帮手 TensorFlow Debugger（tfdbg）命令行界面教程：MNIST 如何在tf.contrib.learn中使用TensorFlow Debugger（tfdbg）...导出和导入元图 TensorFlow版本语义 TensorFlow数据版本控制：GraphDefs和检查点 经常问的问题 教程 使用GPU 图像识别 如何重新启动新类别的最终层 TF图层指南：构建卷积神经网络...Hadoop上运行TensorFlow 延伸 TensorFlow架构 添加新的操作 添加自定义文件系统插件 自定义数据读取器 在tf.contrib.learn中创建估算器 TensorFlow其他语言
此外，PyTorch中的张量还能进行线性代数运算，如行列式或奇异值分解； 数据统计、汇总，计算均值、标准差、最大值、最小值等等也都不在话下。...5.PyTorch TensorBoard支持 具体课程： TensorBoard可视化 绘制标量&可视化训练 模型可视化 使用嵌入可视化数集 这一步，教程中用模型进行了一个简单的训练：识别不同类型的服装...通过跟踪训练将数据可视化，然后用TensorBoard来查看模型本身，从而进一步可视化数据及其内部关系。...6.训练模型 具体课程： 用Torch.NN建模 自动梯度计算学习 TensorBoard可视化 7.使用Captum探索PyTorch模型的可解释性 Captum是一个模型解释库，该库为许多新的算法（...可以帮助我们更好地理解对模型预测结果产生作用的具体特征、神经元及神经网络层。
PyTorch的TensorBoard入门 TensorBoard是一个字体结尾的Web界面，实际上从文件中读取数据并显示它。...要访问此类，我们使用以下导入： from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 导入该类后，我们可以创建该类的实例，然后将其用于将数据从程序中获取到文件系统中...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。...TensorBoard直方图和标量 我们可以添加到TensorBoard的下一个数据导入类型是数字数据。我们可以添加将随时间或epoch 显示的标量值。...但是，我们可能需要承认，实际上并不需要TensorBoard。 TensorBoard的真正功能是它具有开箱即用的比较多个运行的功能。
TensorBoard 的主要功能包括： 可视化模型的网络架构 跟踪模型指标，如损失和准确性等 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图 显示非表格数据，包括图像、文本和音频 将高维嵌入投影到低维空间...TensorBoard 提供一个嵌入的投影，可以轻松的可视化高维数据。 首先，需要从 TensorBoard 导入投影插件。...右上角的下拉菜单中的projector选项可以查看可视化的嵌入： TensorBoard 插件 TensorBoard 还提供了很多不同的插件可以帮助我们完成各种不同的需求，下面介绍一些非常有用的插件...还可以拖动光标一次选择多个事件。 在“Tools”下拉列表中，还可以使用“input_pipeline_analyzer”，可以根据收集的数据查看模型的输入管道性能。...1、缺乏用户管理 TensorBoard 没有用户的概念，因为它在单一环境中工作。也不能在同一台机器上运行多个 TensorBoard 实例，因此如果我们同时处理多个项目，使用起来可能会很有挑战性。
此外，PyTorch中的张量还能进行线性代数运算，如行列式或奇艺值分解； 数据统计、汇总，计算均值、标准差、最大值、最小值等等也都不在话下。...5.PyTorch TensorBoard支持 具体课程： TensorBoard可视化 绘制标量&可视化训练 模型可视化 使用嵌入可视化数集 这一步，教程中用模型进行了一个简单的训练：识别不同类型的服装...通过跟踪训练将数据可视化，然后用TensorBoard来查看模型本身，从而进一步可视化数据及其内部关系。...6.训练模型 具体课程： 用Torch.NN建模 自动梯度计算学习 TensorBoard可视化 7.使用Captum探索PyTorch模型的可解释性 Captum是一个模型解释库，该库为许多新的算法（...可以帮助我们更好地理解对模型预测结果产生作用的具体特征、神经元及神经网络层。
在我们的第一篇文章中，我们演示了如何使用 PyTorch Profiler TensorBoard 插件的不同视图来识别性能问题，并回顾了一些用于加速训练的流行技术。...在第二篇文章中，我们展示了如何使用 TensorBoard 插件 Trace View 来识别张量何时从 CPU 复制到 GPU 以及返回。...这种数据移动——可能会导致同步点并大大降低训练速度——通常是无意的，有时很容易避免。这篇文章的主题是我们遇到 GPU 和 CPU 之间与张量副本无关的同步点的情况。...与其他常见的 PyTorch 操作相反，torch.nonzero 返回的张量的大小不是预先确定的，因此需要同步。 CPU提前不知道输入张量中有多少个非零元素。...往期推荐 如何在 Linux 中设置 SSH 无密码登录 PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分 如何在 Ubuntu 中安装最新的 Python 版本 PyTorch模型性能分析与优化
为了恢复错过的信息，用户需要将多个工具组合在一起，或者手动添加最少的相关信息以使数据有意义。...来自 profiler 的所有信息都可以在 TensorBoard 中为用户可视化。...，以减少收集的数据量，并通过关注重要的内容简化可视化分析。...pip install torch_tb_profiler VISUAL STUDIO CODE 集成 微软 Visual Studio Code 是 Python 开发人员和数据科学家中最流行的代码编辑器之一...再也不需要在系统中运行终端窗口来提供 TensorBoard UI 的后端！下面是运行在 TensorBoard 中的 PyTorch Profiler Trace View。 ?
'W', 'H')) batch3 = batch1 + batch2 在上面的示例中，如果不是用于命名张量，batch1并且batch2可以被添加而没有任何错误，因为height = width =100...下面的示例展示了名称传播： 一元运算符： import torch # Unary operator on named tensors t = torch.randn(4, 2, names=('N...扩展支持TensorBoard：3D网格和超参数 火炬手的主要更新（主要用于手机） 性能改进torch.nn，torch.nn.functional，Autograd引擎等等。...其中一些功能是（我直接引用了前面提到的发行说明中的这些更改）： 数据类型提升：例如，torch.tensor(5) + 1.5输出一个值为6.5的张量。在早期版本中，输出为6。...就地运算符的数据类型提升：例如，请考虑以下代码：a = torch.tensor(0); a.add_(0.5)在早期版本中，这将给出张量为1的张量作为输出。
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