C:\Users\drage>pip install visdom Collecting visdom Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c1/48/d90e1519768107811fd6e7760bea46fff9e9c9ffb490441684003ae634a9/visdom-0.1.8.5.tar.gz (248kB) 8 in c:\programdata\conda\lib\site-packages (from visdom) Requirement already satisfied: scipy in c:\programdata\conda\lib\site-packages (from visdom) Requirement already satisfied: requests in c:\p c:\programdata\conda\lib\site-packages (from visdom) Requirement already satisfied: tornado in c:\programdata\conda\lib\site-packages (from visdom) Requirement already satisfied: pyzmq in c:\programdata

的模型数据外，Facebook 开发的 Visdom 工具同样可以方便可视化数据，并且支持的可视化方式丰富，实时性高，使用起来较为方便。图 8.9 展示了 Visdom 数据的可视化方式。Visdom 可以直接接受 PyTorch 的张量类型的数据，但不能直接接受 TensorFlow 的张量类型数据，需要转换为 Numpy 数组。对于追求丰富可视化手段和实时性监控的读者，Visdom 可能是更好的选择。 ! [Image](/uploads/documents/a/7/7/d/a77d1afa688ff8d5eef8fcc2b1d8a235/p200_3.jpg) 图 8.9 Visdom 监控页面 $ ^{①} $ # 第8章 PyTorch 高级用法 人工智能难题不仅是计算机科学问题，更是数学、认知科学和哲学问题。— François Chollet 本章节尚未完成修改，可以跳过本章节继续阅读！ 的模型数据外，Facebook 开发的 Visdom 工具同样可以方便可视化数据，并且支持的可视化方式丰富，实时性高，使用起来较为方便。图 8.9 展示了 Visdom 数据的可视化方式。Visdom 可以直接接受 PyTorch 的张量类型的数据，但不能直接接受 TensorFlow 的张量类型数据，需要转换为 Numpy 数组。对于追求丰富可视化手段和实时性监控的读者，Visdom 可能是更好的选择。 !

format(test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset))) ## 下一课时 Visdom可视化 ## Thank You