pytorch下tensorboard的使用程序示例_开发_开发者

我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具，为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具，未免可以将其应用到Pytorch中，用于Pytorch的可视化。这里特别感谢github上的解决方案： https://github.com/lanpa/tensorboardX。

一、tensorboard程序实例：

1.代码

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  # 用于将数据写入tensorboard
import csv  # 用于从本地csv中读取数据
 
'''从csv读取数据，用于后续显示在tensorboard中'''
 
fileAddr = 'models/211016_101208/reward.csvwww.cppcns.com'  # 待读取的文件地址
file = open(fileAddr, 'r')                    # 打开文件
data = csv.reader(file)                       # 从文件中读取数据，但此时data是{reader}格式
next(data)                                    # 忽略数据的第一行，这是csv的表头。
 
'''csv数据读取http://www.cppcns.com完毕'''
 
'''将data数据写入tensorboard'''
 
tensorboard_logs_addr = "logs_tensorboard/211021"  # 设定tensorboard文件存放的地址
writer = SummaryWriter(tensorboard_logs_addr)      
for index, data1 in enumerate(data):               # 开始写入文件。
    # 一个图中写入多组数据，共用y轴
    writer.add_scalars('adv_data/Rewards Per Episodes',
                                               {'agent0':float(data1[0]),
                                                'agent1':floawww.cppcns.comt(data1[1]),
                                                'agent2':float(data1[2]),}, index)
    # 一个图中写入一组数据
    writer.add_scalar('adv_data/step number per episode', int(data1[4]), index)
    
    # 一个图中写入一组数据
    writer.add_scalar('gda_data/Rewards per episode', float(data1[3]), index)
    writer.add_scalar('gda_data/step number per episode', int(data1[4]), index)
writer.close()  # 完成后关闭

运行以上代码，便会在文件夹logs_tensorboard/211021中生成tensorboard数据。

2.在命令提示符中操作

# 打开命令提示符后默认在c盘，固先转换到d盘

C:\Users\wf>d:

# 进入程序所在文件夹

D:\>cd D:\04MADDPG\40_MADDPG_torch-master -UAV_FixedSpeed

# 打开tensorboard的代码

D:\04MADDPG\40_MADDPG_torch-master -UAV_FixedSpeed>tensorboard --logdir=logs_tensorboard/211021

完

说明：

tensorboard --logdir=logs_tensorboard/211021

tensorboard --logdir= 是不可更改的；

logs_tensorboard/211021 是tensorboard文件存放的地址；logs_tensorboard文件夹的上一层就是程序所在文件夹；

3.在浏览器中打开网址

http://localhost:6006/

4.效果

pytorch下tensorboard的使用程序示例

二、writer.add_scalar()与writer.add_scalars()参数说明

writer.add_scalar() 一副图中只有一组数据

writer.add_scalars() 一副图中有多组数据，但共用x轴

1.概述

将数据写入tensorboard只有以下代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
writer = SummaryWriter("tenibcwZsorboard文件存放地址")
 
# 将数据写入tensorboard文件，规定写入的形式
writer.add_scalar() 或 writer.add_scalars() 
 
writer.close()

2.参数说明

writer.add_scalar('TAG', Y-DATA, X-DATA)
 
writer.add_scalars('TAG', {'Line1':Line1-Y-DATA,
                           'Line2':Line2-Y-DATA,
                           'Line3':Line3-Y-DATA,
                            ... ...            ,}, X-DATA)

其中：