pytorch训练模型时加log

本文主要是介绍pytorch训练模型时加log，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

参考https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/106155870

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter("results/logs")for i in range(100):writer.add_scalar('y=2x',2*i,i)writer.close()

writer.add_scalar中添加需要跟踪的变量的值，这里的i相当于epoch
上面的代码，会将log保存到``中，查看曲线，通过：

tensorboard --logdir "logs"#想换端口的话
tensorboard --logdir "logs" --port=6007
#这种写法比--logdir=logs这种写法更好

还有通过add_graph查看网络结构图，以及通过add_histogram查看网络权值的分布

这篇关于pytorch训练模型时加log的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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