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PyTorch入门实战教程

PyTorch 使用 TensorboardX 进行网络可视化

我们知道,对于 pytorch 上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力。

tensorflow上 的 tensorboard 进行计算图的可视化可谓是非常成熟了,那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢?

实际上是有的,前两天介绍了tensorboardX,pytorch上的一个功能强大的可视化工具,他可以直接可视化网络结构。

关于如何使用tensorboard,这里还是用一个resnet18来举例子。

先贴上代码

torchvision工具包是pytorch自带的强大的工具包,里面有各种各样的模型以及各种数据集对象和对于数据进行transform的函数,我们从torchvision中导入已有的resnet18。

之后声明一个writer对象

两个变量,分别表示事件存放的文件夹,以及comment表示事件的title

最后在writer内add graph,至于为什么要with writer,试了一下直接如下写,不work

我想的是,可能是因为需要inference中间的节点的data shape才要写成with的吧

仍然是运行tensorboard,在浏览器中打开

支持鼠标滚轮放大缩小,拖动,双击可以查看更细节的网络结构,而且数据流箭头上有数据的shape,使用起来非常方便

文章来源:Yongjieshi

PyTorch入门实战教程
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