【深度学习实验】TensorBoard使用教程【SCALARS、IMAGES、TIME SERIES】

2024-07-30 09:19:53 浏览数 (1)

一、环境

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conda create -n DL python==3.11
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conda activate DL
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conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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conda install jupyter
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conda install matplotlib TensorBoard
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conda install tensorboardX

二、TensorBoard

1. 使用TensorBoardX

  TensorBoardX 是一个可以在PyTorch中使用TensorBoard的第三方库，可以使用它来记录训练过程中的损失、准确率、模型参数直方图等信息，并在TensorBoard中进行可视化展示。

a. 安装TensorBoardX
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conda install tensorboardX

或

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pip install tensorboardX
b. 使用示例

在PyTorch中使用TensorBoardX来记录训练过程中的损失：

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from tensorboardX import SummaryWriter

# 创建一个SummaryWriter对象，指定记录日志的目录
writer = SummaryWriter('logs')

for epoch in range(num_epochs):
	# 在训练循环中记录损失
	writer.add_scalar('Train/Loss', train_loss, epoch)

# 训练结束后关闭SummaryWriter
writer.close()

2. PyTorch内置的TensorBoard

  从PyTorch 1.2版本开始，PyTorch也增加了内置的TensorBoard支持：可以使用torch.utils.tensorboard.SummaryWriter来记录训练过程中的信息，方法与上面的示例类似。

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from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

3. 启动TensorBoard服务

  使用下述格式命令来启动TensorBoard（默认端口6006）：

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tensorboard --logdir=path_to_your_logs

例：

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 tensorboard --logdir=./Norm --port=6005

日志文件保存目录为Norm，TensorBoard将运行在6005端口上

三、实战

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# Create a SummaryWriter for logging information to TensorBoard
writer = SummaryWriter()

for epoch in range(num_epochs):
    print('Starting epoch {}...'.format(epoch), end=' ')
    
    # Iterate through the data loader
    for i, (images, labels) in enumerate(data_loader):
        step = epoch * len(data_loader)   i   1
        real_images = Variable(images).to(device)
        labels = Variable(labels).to(device)
        generator.train()
        
        d_loss = 0
        # Perform multiple discriminator training steps
        for _ in range(n_critic):
            d_loss = discriminator_train_step(len(real_images), discriminator,
                                              generator, d_optimizer, criterion,
                                              real_images, labels,
                                              device)
        
        # Perform a single generator training step
        g_loss = generator_train_step(batch_size, discriminator, generator, g_optimizer, criterion, device)
        
        # Write the losses to TensorBoard
        writer.add_scalars('scalars', {'g_loss': g_loss, 'd_loss': (d_loss / n_critic)}, step)  
        
        # Display sample images at certain steps
        if step % display_step == 0:
            generator.eval()
            z = Variable(torch.randn(9, 100)).to(device)
            labels = Variable(torch.LongTensor(np.arange(9))).to(device)
            sample_images = generator(z, labels).unsqueeze(1)
            grid = make_grid(sample_images, nrow=3, normalize=True)
            writer.add_image('sample_image', grid, step)
    
    print('Done!')
  • 数据格式：
    • 默认：
    • 重命名
  • 终端输入：
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 tensorboard --logdir=./Norm

  点击上述链接（浏览器中输入http://localhost:6006），打开TensorBoard的网页界面：

  当使用TensorBoard对深度学习模型进行可视化时，常用的功能包括 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。
找不同
关卡1
关卡2

toggle y-axis log scale(切换 Y 轴对数刻度)

关卡3

Alt Scroll to Zoom(Alt 鼠标滚动以缩放)

关卡4

fit domain to data（说人话就是：缩放后一键复原）

Show data download links

开启下载~

Ignore 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（左面方框多选，右面圆圈单选）： （对比实验结果）

2. IMAGES（图像）

  Images 功能可用于显示模型生成的图像，以及模型中间层的激活值、过滤器等图片信息。

  • 可以通过 Images 功能观察训练过程中生成的样本图片；
  • 也可以通过可视化中间层的特征图像，从而更好地理解模型的学习过程和特征提取能力。
Show actual image size

显示实际图像尺寸

Brightness adjustment

亮度调节

右侧RESET恢复默认值

Contrast adjustment

对比度调整

Runs

选择

查看不同step

滑动~

3. TIME SERIES

  合并上述内容

四、报错

1. AttributeError: module ‘PIL.Image’ has no attribute ‘ANTIALIAS’

解决方案

在pillow的10.0.0版本中，ANTIALIAS方法被删除了，使用新的方法即可：

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Image.LANCZOS
Image.Resampling.LANCZOS

2. TypeError: Descriptors cannot be created directly.

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TypeError: Descriptors cannot be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:
 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

protobuf的版本太高~

解决方案
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conda install tensorboard
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## Package Plan ##

  environment location: E:Softwareanaconda3envsDL

  added / updated specs:
    - tensorboard


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    werkzeug-2.3.8             |  py311haa95532_0         445 KB  defaults
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         445 KB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  protobuf           anaconda/pkgs/main/win-64::protobuf-3.20.3-py311hd77b12b_0
  werkzeug           anaconda/pkgs/main/win-64::werkzeug-2.3.8-py311haa95532_0


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教程 深度学习 series tensorboard time

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