Python训练营-Day45-tensorboard

1.日志目录自动管理

log_dir = 'runs/cifar10_mlp_experiment'
if os.path.exists(log_dir):i = 1while os.path.exists(f"{log_dir}_{i}"):i += 1log_dir = f"{log_dir}_{i}"
writer = SummaryWriter(log_dir) #关键入口，用于写入数据到日志目录

2.记录标量数据

# 记录每个 Batch 的损失和准确率
writer.add_scalar('Train/Batch_Loss', batch_loss, global_step)
writer.add_scalar('Train/Batch_Accuracy', batch_acc, global_step)# 记录每个 Epoch 的训练指标
writer.add_scalar('Train/Epoch_Loss', epoch_train_loss, epoch)
writer.add_scalar('Train/Epoch_Accuracy', epoch_train_acc, epoch)

3.可视化模型结构

dataiter = iter(train_loader)
images, labels = next(dataiter)
images = images.to(device)
writer.add_graph(model, images)  # 通过真实输入样本生成模型计算图

4.可视化图像

# 可视化原始训练图像
img_grid = torchvision.utils.make_grid(images[:8].cpu()) # 将多张图像拼接成网格状（方便可视化），将前8张图像拼接成一个网格
writer.add_image('原始训练图像', img_grid)# 可视化错误预测样本（训练结束后）
wrong_img_grid = torchvision.utils.make_grid(wrong_images[:display_count])
writer.add_image('错误预测样本', wrong_img_grid)

5.记录权重

if (batch_idx + 1) % 500 == 0:for name, param in model.named_parameters():writer.add_histogram(f'weights/{name}', param, global_step)  # 权重分布if param.grad is not None:writer.add_histogram(f'grads/{name}', param.grad, global_step)  # 梯度分布

运行代码后，会在指定目录（如 runs/cifar10_mlp_experiment_1）生成 .tfevents 文件，存储所有 TensorBoard 数据。

在终端执行（需进入项目根目录）：

tensorboard --logdir=runs  # 假设日志目录在 runs/ 下

打开浏览器，输入终端提示的 URL（通常为 http://localhost:6006）。

@浙大疏锦行