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笔者之前提到过PyTorch专属可视化工具visdom，参看PyTorch可视化工具深度学习训练visdom。但以前有很多TensorFlow用户更习惯使用TensorBoard训练的可视化展示。为了能让PyTorch用户也能用上TensorBoard，有开发人员提供PyTorch版本的TensorBoard，也就是tensorboardX。
熟悉TensorBoard用户可以无缝对接tensorboardX，安装方式如下：
pip install tensorboardX除了要安装PyTorch此外，还需要安装TensorFlow。跟TensorBoard一样，tensorboardX也支持scalar, image, figure, histogram, audio, text, graph, onnx_graph, embedding, pr_curve，video不同类型对象的可视化显示模式。
tensorboardX和TensorBoard的启动方式一样，直接在终端下运行：
tensorboard --logdir runs然后执行另一个终端Python文件即可：
python demo.py打开localhost:6006即可看到tensorboardX可视化界面。
tensorboardX本地启动很容易，但通常我们的训练是在服务器上完成的， 所以要远程启动tensorboardX需要一些简单的设置。以虚拟机工具xshell例如：根据此设置文件->属性->ssh->隧道->添加,类型local，源主机填127.0.0.1(本机)设置一个端口，如12345。目标主机为服务器地址，目标端口一般为6006。如果占用6006，可以改为其他端口。
分别执行tensorboard和python脚本打开后，本地打开127.0.0.1:12345进入远程TensorBoard界面。
以scalar以此为例tensorboardX使用方法：
import numpy as np from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter() for i in range(100): writer.add_scalar('data/scalar1', np.random.rand(), i) writer.add_scalar('data/scalar2', {'xsinx': i*np.sin(i), 'xcosx': i*np.cos(i)}, i) writer.close()scalar可视化如下图所示。
一个完整tensorboardX 使用demo如下：
import torch import torchvision.utils as vutils import numpy as np import torchvision.models as models from torchvision import datasets from tensorboardX import SummaryWriter resnet18 = models.resnet18(False) writer = SummaryWriter() sample_rate = 44100 freqs = [262, 294, 330, 349, 392, 440, 440, 440, 440, 440, 440] for n_iter in range(100): dummy_s1 = torch.rand(1) dummy_s2 = torch.rand(1) # data grouping by `slash` writer.add_scalar('data/scalar1', dummy_s1[0], n_iter) writer.add_scalar('data/scalar2', dummy_s2[0], n_iter) writer.add_scalars('data/scalar_group', {'xsinx': n_iter * np.sin(n_iter), 'xcosx': n_iter * np.cos(n_iter), 'arctanx': np.arctan(n_iter)}, n_iter) dummy_img = torch.rand(32, 3, 64, 64) # output from network if n_iter % 10 == 0: x = vutils.make_grid(dummy_img, normalize=True, scale_each=True) writer.add_image('Image', x, n_iter) dummy_audio = torch.zeros(sample_rate * 2) for i in range(x.size(0)): # amplitude of sound should in [-1, 1] dummy_audio[i] = np.cos(freqs[n_iter // 10] * np.pi * float(i) / float(sample_rate)) writer.add_audio('myAudio', dummy_audio, n_iter, sample_rate=sample_rate) writer.add_text('Text', 'text logged at step:' str(n_iter), n_iter) for name, param in resnet18.named_parameters(): writer.add_histogram(name, param.clone().cpu().data.numpy(), n_iter) # needs tensorboard 0.4RC or later writer.add_pr_curve('xoxo', np.random.randint(2, size=100), np.random.rand(100), n_iter) dataset = datasets.MNIST('mnist', train=False, download=True) images = dataset.test_data[:100].float() label = dataset.test_labels[:100] features = images.view(100, 784) writer.add_embedding(features, metadata=label, label_img=images.unsqueeze(1)) # export scalar data to JSON for external processing writer.export_scalars_to_json("./all_scalars.json") writer.close()可视化效果如下：
https://github.com/lanpa/tensorboardX
https://www.tensorflow.org/tensorboard
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