深度学习训练可视化工具visdom的使用

女爷i 2022-09-10 15:17 71阅读 0赞

# 前言 #

*  文章来源：CSDN@LawsonAbs
 *  本文对应代码可见[我的Github][Github]

--------------------

代码如下：

# 下面这个函数默认第一个参数是Y，第二个参数是X
    from time import sleep
    import torch as t
    step = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    loss = [2.7770,1.9171,1.5579,1.3267,1.1476,1.0039,0.8889,0.7974,0.7225,0.6613] 
    f1 = [0.4079,0.5036,0.5402,0.54258,0.5441,0.5385,0.52958,0.53859,0.5439]
    
    opts = { 
        "title": 'loss/macro_f1',
        "xlabel":'step', # x轴的标签是什么
        "ylabel":'value', # y轴的标签是什么
        "width":300, # 
        "height":200,
        "legend":['val_f1','loss'],
        "ytickstep":0.1 # 设置y轴方向的刻度大小
    }
    for step,loss,val_f1 in zip(step,loss,f1):
        val_f1 = t.tensor(val_f1)
        loss = t.tensor(loss)
        print(val_f1)
        print(loss)
        # X 参数对应的是横坐标值，Y可以填一个N*M的矩阵，M表示曲线条数；update表示更新曲线，opts表示使用这些参数进行作图
        viz.line(X=[step],Y=[[val_f1],[loss]],win='loss/f1',update='append',opts=opts)
        sleep(1)

得到的结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBATGF3c29uQWJz_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
单击右上角的标签，可以显示/隐藏对应曲线。

[Github]: https://github.com/LawsonAbs/learn/blob/master/visdom/%E5%90%8C%E6%97%B6%E8%BE%93%E5%87%BAloss%E5%92%8C%E9%AA%8C%E8%AF%81%E9%9B%86%E6%95%88%E6%9E%9C.ipynb
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBATGF3c29uQWJz_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220829/65bc0804ddf24e9fa2fbc3d553c1b922.png

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