pytorch 利用tensorboard显示loss，acc曲线等 ---- 运行环境： python3.6.9 pytorch1.13.1 cuda10.0 cudnn7.5.1 ---- tensorboard...显示 运行PointRCNN算法进行training，得出events.out.tfevents.1592297776.hkd-Precision-7920-Tower 打开终端输入：tensorboard...--logdir path/to/tensorboard_logs/ 会有输出：TensorBoard 1.6.0 at http://iccd:6006 (Press CTRL+C to quit...) 将上述链接复制到浏览器中打开便可以显示该训练参数（tensorboard） ?...---- tensorboard记录 from tensorboard_logger import Logger logger = Logger(logdir=".
基本数据类型（标量类型） 在rust里数据类型可以分为标量（scalar）和复合（compound）类型，标量类型代表一个单独的值。Rust 有四种基本的标量类型：整型、浮点型、布尔类型和字符类型。...isize 和 usize 的主要应用场景是用作集合数据类型的索引。...关于其中涉及的其它数据类型，后续才会接触到。...在Rust中可以使用as运算符进行数据类型转换。...("{c3}"); } 共同点 下面是数据类型之间的共同点总结 不允许不同的数据类型之间进行直接运算； 变量在声明的时候如果没有进行初始化，Rust是不会赋予其默认值的； 未经初始化的变量不允许被使用。
前言 业务指标量化是衡量企业运营效果的重要手段，通过具体的数据和数值，可以更加直观地了解企业的运营状况，为企业决策提供有力的数据支持。在业务指标量化的过程中，需要注意以下几个方面。...同时，还需要对数据进行深入的分析和挖掘，找出数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。 最后，要注重业务指标量化的实际应用。...业务指标量化的目的不是为了追求数字上的完美，而是为了指导企业的实际运营。因此，在应用业务指标量化的过程中，需要结合企业的实际情况和目标，制定具体的计划和措施，以确保业务指标量化的实际效果。...综上所述，业务指标量化是企业运营管理的重要手段，需要注重指标的选择、数据的收集和分析以及实际应用的效果。只有在这些方面做得足够好，才能为企业的发展提供有力的支持。...9.1数据类型 根据前面关于测量尺度的讨论，按照数据的计量结果，我们可以将统计数据区分为定类数据,定序数据,定距数据与定比数据4个类别。由于不同测量尺度对应着不同的数据类型。
数据格式： 默认： 重命名 终端输入： tensorboard --logdir=....Scalars（标量）、Images（图像）和Time Series（时间序列）： 1....SCALARS（标量） Scalas 在 TensorBoard 中用于呈现训练过程中的标量值，例如损失函数值、准确率、学习率等。...通过 Scalars 功能，可以观察这些标量值随着训练步骤的变化而变化的趋势图； 可以同时对比多个标量，以便分析它们之间的关系和趋势。...outliers in chart scaling Smoothing 曲线平滑： Horizontal Axis STEP（迭代次数） RELATIVE（相对值） WALL（时间） Runs 选择要显示的数据
平台兼容性强、开放度高，功能可灵活拓展，也支持MySQL数据库。我们在此前的文章中介绍过不少关于MySQL数据库的相关技术文章，感兴趣的用户可以搜索我们的往期文章进行了解。...有用户反馈，在设备管理中，导出设备表格时出现了报错提示：“配置数据未找到”，于是请求我们协助排查。针对该反馈，我们立刻进行原因排查与分析。...我们在上次的文章中提到过类似情况，当时的报错是提示“缺少xlsx模板”，本次的报错提示“数据未找到”，那么大致原因可能也是缺少文件。...进入软件目录，对比相同版本的目录进行比对查看，发现用户缺少了默认数据库db文件。和用户沟通后得知，一开始用户使用的是MySQL数据库，默认数据库并未产生db文件。...根据上文提示缺少数据，于是先停止使用MySQL，使用sqlite3产生默认db文件之后再启用MySQL数据库，运行EasyCVR平台后，再次将设备文件导出，此时已经可以成功导出文件并无报错。
参考目录： 1 安装 2 标量可视化 3 权重直方图 4 特征图可视化 5 模型图的可视化 6 卷积核的可视化 本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括...：标量变化（模型损失、准确率等）；权重值的直方图；特征图的可视化；模型图的可视化；卷积核的可视化。...2 标量可视化 这里我是用的是第8课的MNIST作为基本代码，然后在其中增加可视化的功能。.../result_tensorboard就是数据保存的具体位置。...这个events.out.巴拉巴拉这个文件就是代码中保存的标量，我们需要在控制台启动tensorboard来可视化： tensorboard --logdir==D:\Kaggle\result_tensorboard
, family=None) 函数说明： [1]输出一个含有标量值的Summary protocol buffer，这是一种能够被tensorboard模块解析的【结构化数据格式】 [2]用来显示标量信息...buffer又是一种能够被tensorboard解析并进行可视化的结构化数据格式 虽然，上面的四种解释可能比较正规，但是我感觉理解起来不太好，所以，我将tf.summary.scalar()函数的功能理解为...：[1]将【计算图】中的【标量数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备 参数说明： name:生成节点的名字，也会作为TensorBoard中的系列的名字...中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备 参数说明： [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示 [2]values:要可视化的数据，可以是任意形状和大小的数据...(其他要显示的信息)]) #这里的[]不可省 如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tf.summary.FileWriter并重复上述过程。
准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 为此使用TensorBoard TensorBoard：TensorFlow的可视化工具包 TensorBoard提供了机器学习实验所需的可视化和工具： 跟踪和可视化指标...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。...当运行tensorboard命令时，我们传递一个参数来告诉tensorboard数据在哪里。...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。...要添加标量和直方图，我们使用PyTorch SummaryWriter类提供的相应方法。
tensorboardX是基于tensorboard所做的一个用于pytorch数据可视化的一款工具。可以支持标量、图像、音频、文本、pytorch中搭建的网络结构等等。...安装： pip install tensorboardX 绘制标量简单实例： from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter(...writer.add_scalar("b", i**2, global_step=i) writer.close() 这时候会在当前目录生成一个log文件夹，在terminal命令行输入： tensorboard...可以看到这是我们创建的a和b的标量。
scalar(...): 输出包含单个标量值的摘要协议缓冲区。tensor_summary(...): 使用序列化的张量.proto输出摘要协议缓冲区。text(...): 总结了文本数据。...family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...display_name: 在TensorBoard中用于命名该数据的字符串。如果没有设置此值，则使用节点名。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...返回值：一个TensorSummary op，它的配置使TensorBoard能够识别它包含文本数据。张量是弦的一个标量张量，它包含了张量。
2.tensorboard安装 TensorBoard是一个可视化工具，能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。...3.tensorboard使用教学 下面开始小试牛刀,测试demo import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace...得到结果： 4.tensorboard常用语法--summary tf.summary有诸多函数： 1、tf.summary.scalar 用来显示标量信息，其格式为： tf.summary.scalar...一般选择要保存的信息还需要用到tf.get_collection()函数，demo： tf.summary.scalar('accuracy',acc) #生成准确率标量图...(其他要显示的信息)]) #这里的[]不可省 如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tf.summary.FileWriter并重复上述过程。
yolov5启用数据增强与tensorboard可视化 一，yolov5启用数据增强 1.data目录下，有两个hyp的文件：data/hyp.scratch.yaml和data/hyp.finetune.yaml...train.py中添加指定，当然程序本身也会默认启动hyp.scratch.yaml这个，可以直接修改其内部参数，如果需要启用另一个，可以如图： 训练时会在终端打印显示出相关参数设置情况 二，tensorboard...models/yolo.py中，代码最底部作者将tensorboard代码注释了，启用即可。 取消注释后，点击启动tensorboard会话。
其中tensorboard 作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。...而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。...tf.summary有诸多函数：1、tf.summary.scalar用来显示标量信息，其格式为：tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name...方法将训练过程以及训练步数保存 此时开启tensorborad：tensorboard --logdir=/summary_dir 便能看见accuracy曲线了。...当然，也可以直接：acc_summary = tf.summary.scalar('accuracy',acc) #生成准确率标量图 merge_summary =
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。...一、 建立图 通过添加一个标量数据和一个直方图数据到log文件里，然后通过TensorBoard显示出来，第一步加到summary,第二步写入文件。...将模型的生成值加入到直方图数据中（直方图名字为z），将损失函数加入到标量数据中（标量名字叫做loss_function）。...将预测值以直方图显示 # 反向优化 cost = tf.reduce_mean(tf.square(Y-z)) tf.summary.scalar('loss_function', cost) #将损失以标量显示...tensorboard --logdir F:\code\tensor_test\log\mnist_with_summaries --port=8080 最终运行后的结果如下： ?
1.3 SCALARS Tensorboard 的标量仪表盘，统计tensorflow中的标量（如：学习率、模型的总损失）随着迭代轮数的变化情况。...图四 tensorboard中的DISTRIBUTIONS栏目内容展开界面 1.6 PROJECTOR 嵌入式投影仪表盘，全称Embedding Projector，是一个交互式的可视化工具，通过数据可视化来分析高维数据...图五 tensorboard中的PROJECTOR栏目内容展开界面 Embedding Projector从模型运行过程中保存的checkpoint文件中读取数据，默认使用主成分分析法（PCA）将高维数据投影到...Tensorboard是一个可视化工具，它能够以直方图、折线图等形式展示程序运行过程中各标量、张量随迭代轮数的变化趋势，它也可以显示高维度的向量、文本、图片和音频等形式的输入数据，用于对输入数据的校验。...Tensorboard的可视化功能对于tensorflow程序的训练非常重要，使用tensorboard进行调参主要分为以下几步： 1）校验输入数据 如果输入数据的格式是图片、音频、文本的话，可以校验一下格式是否正确
使用tensorboard可视化大致分为3个步骤 1、导入tensorboard并创建SummaryWriter实例 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter.../log') 2、把需要可视化的数据加入日志文件，我们用到的API为 API 功能 SummaryWriter.add_scalar 加入标量数据 SummaryWriter.add_scalars...加入多个标量数据 SummaryWriter.add_histgram 加入直方图数据 SummaryWriter.add_image 加入图像数据 SummaryWriter.add_graph 对模型进行可视化.../log 标量数据可视化 标量数据可视化可以用于对loss和accurcy的可视化 add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None...step walltime (float, optional) 记录发生的时间，默认为 time.time() 多个标量数据在一张图上进行可视化 add_scalars(tag, dict, global_step
| | Examples:: | | from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter |...# folder location: runs/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.localLR_0.1_BATCH_16/ add_scalar方法–新增标量...，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
---- Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块，我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构，训练的收敛情况等。...要想掌握Tensorboard，我们需要知道一下几点： 支持的数据形式 具体的可视化过程 如何对一个实例使用Tensorboard 数据形式 （1）标量Scalars （2）图片Images ...（4）使用tf.summary.FileWriter将运行后输出的数据都保存到本地磁盘中。...，只需要在平时写的程序后面设置summary，tf.summary.scalar记录标量，tf.summary.histogram记录数据的直方图等等，然后正常训练，最后把所有的summary合并成一个节点...支持Image图片展示可轻松查看数据样本的质量，也可以方便地查看训练的中间结果，例如卷积层的输出或者GAN生成的图片。
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com...我们可以使用tensorboard来进行可视化。..." 启动之后会在该代码块下显示tensorboard的界面。...在查看tensorboard之前，我们看下存储内容的位置。 ? 就是根据标红的文件中的内容进行可视化的。 最后去看一下tensorboard： ? ? 红线代表测试，蓝线代表训练。
Tensor是一个 n 维数组： 0-d tensor: scalar （标量） 1-d tensor: vector （向量） 2-d tensor: matrix（矩阵） 等等 02 — 数据流图...以上就是数据流图。 ---- 下面从最简单的图开始： import tensorflow as tf a = tf.add(3, 5) 通过TensorBoard进行可视化： ?...04 — Tensorboard入门 以windows下的使用Tensorboard为例，如果在Linux系统下，请在个别地方做出修改。...首先，必须在终端启动tensorboard，如果采用anaconda安装地话，在目录Anaconda3\Scripts下有个启动项: tensorboard.exe，这就是tensorboard的服务端...然后，编写tensorboard，代码： import tensorflow as tf with tf.name_scope('input1'): input1 = tf.constant
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