Visdom可视化
Visdom可视化 主讲人:龙良曲 TensorBoard? TensorboardX ▪ pip install tensorboardX TensorboardX Visdom from Facebook Step 1. install Step2. run server damon Step2. run server damon install from source lines:0 码力 | 17 页 | 1.47 MB | 1 年前3【PyTorch深度学习-龙龙老师】-测试版202112
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。 图 8.9 Visdom 监控页面① ① 图片来自 https://github.com/facebookresearch/visdom 预览版202112 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。0 码力 | 439 页 | 29.91 MB | 1 年前3深度学习与PyTorch入门实战 - 29. MNIST测试
argmax When to test ▪ test once per several batch ▪ test once per epoch ▪ epoch V.S. step? 下一课时 Visdom可视化 Thank You.0 码力 | 7 页 | 713.39 KB | 1 年前3
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