Gibt es Tools zur Überwachung des Netzwerktrainings in PyTorch?
Ich suche ein Äquivalent zu Tensorboard im Tensorflow.
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Gibt es Tools zur Überwachung des Netzwerktrainings in PyTorch?
Ich suche ein Äquivalent zu Tensorboard im Tensorflow.
Ich benutze TensorboardX . Es unterstützt die meisten Funktionen von TensorBoard. Ich benutze den Skalar, Bilder, Verteilungen, Histogramme und Text. Ich habe den Rest nicht wie Audio und Grafik ausprobiert. Das Repo enthält aber auch Beispiele für diese Anwendungsfälle. Die Installation kann einfach mit pip erfolgen. Es ist alles in der Readme-Datei erklärt.
Es gibt auch andere Software, die einen Wrapper für PyTorch (und andere Sprachen / Frameworks) von TensorBoard implementiert. Soweit ich weiß, unterstützen sie weniger Funktionen. Aber schauen Sie sich Crayon und Tensorboard-Logger an .
Ich benutze auch Tensorboard-PyTorch (TensorboardX). Insgesamt bin ich sehr zufrieden damit.
Versuchen Sie jedoch nicht, Grafiken zu visualisieren. Zumindest keine mit etwas Komplexität (zB ein resnet50 funktioniert nicht). Es gibt einige Probleme auf ihrer Github-Seite .
Aber schauen Sie besser regelmäßig im Pytorch-Forum vorbei. Pytorch scheint sich ziemlich schnell zu bewegen. Eine direkte Tensorboard-Implementierung ist ebenfalls geplant .
Ja, es gibt einige Tools: TNT, TensorboardX und VisualDL. Schauen Sie sich diesen Blog-Beitrag an: https://nbro.github.io/blogging/2019/01/06/an-example-of-how-to-use-visualdl-with-pytorch/ , wo ein Beispiel dafür zu finden ist Verwenden Sie VisualDL, um weitere Informationen zu erhalten.