首页 > 技术文章 > pytorch(五)超参调试过程的tensorboard可视化

Henry-ZHAO 2020-06-09 10:40 原文

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ui分为四个部分:

  1. SummaryWriter.add_images 显示图片
  2. graphs 显示网络的结构图。net——>conv1 这种
  3. projector中可以通过add_embedding(低维嵌入)显示高维数据
  4. scala中可以展示模型的训练的损失及预测
  5. P_R curves可以通过PR曲线评估模型。

超参调试过程的tensorboard可视化流程

1.利用笛卡尔积itertool中的product方法来得到训练参数的不同组合
2.写成传形参的训练模型,用超参包裹训练代码,最终提取训练结果数据到tensorboard可视化
3.保存可视化的数据成csv或json文件(便于自己后期作图分析,如seaborn读csv)

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