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目录

• 什么是TensorboardX
• 配置TensorboardX
• • 环境要求
  • 安装
  • • 使用 pip 安装
    • 从源码安装
• 使用TensorboardX
• • 使用各种 add 方法记录数据
  • • 数字 (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 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom等) 。TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。

TensorboardX 的文档相对详细，但大部分缺少相应的示例。本文是对TensorboardX 各项功能的完整介绍，每项都包含了示例，给出了可视化效果，希望可以方便大家的使用。笔者水平有限，还请读者们斧正，相关问题可以在留言区提出，我尽量解答。

配置TensorboardX

环境要求

• 操作系统：MacOS / Ubuntu (Windows未测试)
• Python2/3
• PyTorch >= 1.0.0 && torchvision >= 0.2.1 && tensorboard >= 1.12.0 1

以上版本要求你对应TensorboardX@1.6版本。为保证版本时效性，建议大家按照 TensorboardX github仓库中README 的要求进行环境配置。

安装

可以直接使用 pip 进行安装，或者从源码进行安装。

使用 pip 安装

pip install tensorboardX

从源码安装

git clone https://github.com/lanpa/tensorboardX && cd tensorboardX && python setup.py install

使用TensorboardX

首先，需要创建一个 SummaryWriter 的示例：

代码语言：javascript复制

from tensorboardX import SummaryWriter

# Creates writer1 object.
# The log will be saved in 'runs/exp'
writer1 = SummaryWriter('runs/exp')

# Creates writer2 object with auto generated file name
# The log directory will be something like 'runs/Aug20-17-20-33'
writer2 = SummaryWriter()

# Creates writer3 object with auto generated file name, the comment will be appended to the filename.
# The log directory will be something like 'runs/Aug20-17-20-33-resnet'
writer3 = SummaryWriter(comment='resnet')

以上展示了三种初始化 SummaryWriter 的方法：

1. 提供一个路径，将使用该路径来保存日志
2. 无参数，默认将使用 runs/日期时间 路径来保存日志
3. 提供一个 comment 参数，将使用 runs/日期时间-comment 路径来保存日志

一般来讲，我们对于每次实验新建一个路径不同的 SummaryWriter，也叫一个 run，如 runs/exp1、runs/exp2。

接下来，我们就可以调用 SummaryWriter 实例的各种 add_something 方法向日志中写入不同类型的数据了。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=<your_log_dir>

其中的 <your_log_dir> 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/ 就可以在 tensorboard 可视化界面中方便地横向比较 runs/ 下不同次实验所得数据的差异。

使用各种 add 方法记录数据

下面详细介绍 SummaryWriter 实例的各种数据记录方法，并提供相应的示例供参考。

数字 (scalar)

使用 add_scalar 方法来记录数字常量。

代码语言：javascript复制

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

参数

• tag (string): 数据名称，不同名称的数据使用不同曲线展示
• scalar_value (float): 数字常量值
• global_step (int, optional): 训练的 step
• walltime (float, optional): 记录发生的时间，默认为 time.time()

需要注意，这里的 scalar_value 一定是 float 类型，如果是 PyTorch scalar tensor，则需要调用 .item() 方法获取其数值。我们一般会使用 add_scalar 方法来记录训练过程的 loss、accuracy、learning rate 等数值的变化，直观地监控训练过程。

Example

代码语言：javascript复制

from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/scalar_example')
for i in range(10):
    writer.add_scalar('quadratic', i**2, global_step=i)
    writer.add_scalar('exponential', 2**i, global_step=i)

这里，我们在一个路径为 runs/scalar_example 的 run 中分别写入了二次函数数据 quadratic 和指数函数数据 exponential，在浏览器可视化界面中效果如下：

代码语言：javascript复制

writer = SummaryWriter('runs/another_scalar_example')
for i in range(10):
    writer.add_scalar('quadratic', i**3, global_step=i)
    writer.add_scalar('exponential', 3**i, global_step=i)

接下来我们在另一个路径为 runs/another_scalar_example 的 run 中写入名称相同但参数不同的二次函数和指数函数数据，可视化效果如下。我们发现相同名称的量值被放在了同一张图表中展示，方便进行对比观察。同时，我们还可以在屏幕左侧的 runs 栏选择要查看哪些 run 的数据。

图片 (image)

使用 add_image 方法来记录单个图像数据。注意，该方法需要 pillow 库的支持。

代码语言：javascript复制

add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')

参数

• tag (string): 数据名称
• img_tensor (torch.Tensor / numpy.array): 图像数据
• global_step (int, optional): 训练的 step
• walltime (float, optional): 记录发生的时间，默认为 time.time()
• dataformats (string, optional): 图像数据的格式，默认为 'CHW'，即 Channel x Height x Width，还可以是 'CHW'、'HWC' 或 'HW' 等

我们一般会使用 add_image 来实时观察生成式模型的生成效果，或者可视化分割、目标检测的结果，帮助调试模型。

Example

代码语言：javascript复制

from tensorboardX import SummaryWriter
import cv2 as cv

writer = SummaryWriter('runs/image_example')
for i in range(1, 6):
    writer.add_image('countdown',
                     cv.cvtColor(cv.imread('{}.jpg'.format(i)), cv.COLOR_BGR2RGB),
                     global_step=i,
                     dataformats='HWC')

这里我在 优一酷云字酷（朋友做的小工具，大家如果觉得文章有帮助也可以去多多支持一下）上做了几张带有数字的图片，分别使用 add_image 写入记录。这里我们使用 opencv 读入图片，opencv 读入的图片通道排列是 BGR，因此需要先转成 RGB 以保证颜色正确，并且 dataformats 设为 'HWC'，而非默认的 'CHW'。调用这个方法一定要保证数据的格式正确，像 PyTorch Tensor 的格式就是默认的 'CHW'。效果如下，可以拖动滑动条来查看不同 global_step 下的图片：

add_image 方法只能一次插入一张图片。如果要一次性插入多张图片，有两种方法：

1. 使用 torchvision 中的 make_grid 方法 [官方文档] 将多张图片拼合成一张图片后，再调用 add_image 方法。
2. 使用 SummaryWriter 的 add_images 方法 [官方文档]，参数和 add_image 类似，在此不再另行介绍。

直方图 (histogram)

使用 add_histogram 方法来记录一组数据的直方图。

代码语言：javascript复制

add_histogram(tag, values, global_step=None, bins='tensorflow', walltime=None, max_bins=None)

参数

• tag (string): 数据名称
• values (torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname): 用来构建直方图的数据
• global_step (int, optional): 训练的 step
• bins (string, optional): 取值有 ‘tensorflow’、‘auto’、‘fd’ 等, 该参数决定了分桶的方式，详见这里。
• walltime (float, optional): 记录发生的时间，默认为 time.time()
• max_bins (int, optional): 最大分桶数

我们可以通过观察数据、训练参数、特征的直方图，了解到它们大致的分布情况，辅助神经网络的训练过程。

Example

代码语言：javascript复制

from tensorboardX import SummaryWriter
import numpy as np

writer = SummaryWriter('runs/embedding_example')
writer.add_histogram('normal_centered', np.random.normal(0, 1, 1000), global_step=1)
writer.add_histogram('normal_centered', np.random.normal(0, 2, 1000), global_step=50)
writer.add_histogram('normal_centered', np.random.normal(0, 3, 1000), global_step=100)

我们使用 numpy 从不同方差的正态分布中进行采样。打开浏览器可视化界面后，我们会发现多出了”DISTRIBUTIONS”和”HISTOGRAMS”两栏，它们都是用来观察数据分布的。其中在”HISTOGRAMS”中，同一数据不同 step 时候的直方图可以上下错位排布 (OFFSET) 也可重叠排布 (OVERLAY)。上下两图分别为”DISTRIBUTIONS”界面和”HISTOGRAMS”界面。

运行图 (graph)

使用 add_graph 方法来可视化一个神经网络。

代码语言：javascript复制

add_graph(model, input_to_model=None, verbose=False, **kwargs)

参数

• model (torch.nn.Module): 待可视化的网络模型
• input_to_model (torch.Tensor or list of torch.Tensor, optional): 待输入神经网络的变量或一组变量

该方法可以可视化神经网络模型，TensorboardX 给出了一个官方样例大家可以尝试。样例运行效果如下：

嵌入向量 (embedding)

使用 add_embedding 方法可以在二维或三维空间可视化 embedding 向量。

代码语言：javascript复制

add_embedding(mat, metadata=None, label_img=None, global_step=None, tag='default', metadata_header=None)

参数

• mat (torch.Tensor or numpy.array): 一个矩阵，每行代表特征空间的一个数据点
• metadata (list or torch.Tensor or numpy.array, optional): 一个一维列表，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，N 应和 mat 行数相同
• global_step (int, optional): 训练的 step
• tag (string, optional): 数据名称，不同名称的数据将分别展示

add_embedding 是一个很实用的方法，不仅可以将高维特征使用PCA、t-SNE等方法降维至二维平面或三维空间显示，还可观察每一个数据点在降维前的特征空间的K近邻情况。下面例子中我们取 MNIST 训练集中的 100 个数据，将图像展成一维向量直接作为 embedding，使用 TensorboardX 可视化出来。

代码语言：javascript复制

from tensorboardX import SummaryWriter
import torchvision
writer = SummaryWriter('runs/embedding_example')
mnist = torchvision.datasets.MNIST('mnist', download=True)
writer.add_embedding(
mnist.train_data.reshape((-1, 28 * 28))[:100,:],
metadata=mnist.train_labels[:100],
label_img = mnist.train_data[:100,:,:].reshape((-1, 1, 28, 28)).float() / 255,
global_step=0
)

采用 PCA 降维后在三维空间可视化效果如下：

可以发现，虽然还没有做任何特征提取的工作，但 MNIST 的数据已经呈现出聚类的效果，相同数字之间距离更近一些（有没有想到 KNN 分类器）。我们还可以点击左下方的 T-SNE，用 t-SNE 的方法进行可视化。add_embedding 方法需要注意的几点：

• mat 是二维 MxN，metadata 是一维 N，label_img 是四维 NxCxHxW！
• label_img 记得归一化为 0-1 之间的 float 值

其他

TensorboardX 除了上述的常用方法之外，还有许多其他方法如 add_audio、add_figure 等，感兴趣的朋友可以参考[官方文档]。相信读了这篇文章过后，你已经能够类比熟练调用其他的方法了。

一些tips

1. 如果在进入 embedding 可视化界面时卡住，请更新 tensorboard 至最新版本 (>=1.12.0)。
2. 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。
3. 如果执行 add 操作后没有实时在网页可视化界面看到效果，试试重启 tensorboard。

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1. 截至文章发稿时，对应TensorboardX@1.6版本。经笔者测试，若PyTorch版本<1.0.0或tensorboard版本<1.12.0，TensorboardX有部分功能无法正常使用，建议大家按照环境要求进行环境的配置或升级。 ↩︎

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发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/183302.html原文链接：https://javaforall.cn

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