这篇文章将为大家详细讲解有关Pytorch中TensorBoard及torchsummary的使用方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
1.TensorBoard神经网络可视化工具
TensorBoard是一个强大的可视化工具，在pytorch中有两种调用方法：
from tensorboardX import SummaryWriter
这种方法是在官方还不支持tensorboard时网上有大神写的
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
这种方法是后来更新官方加入的
1.1 调用方法
1.1.1 创建接口SummaryWriter
功能：创建接口
调用方法：
writer = SummaryWriter("runs")参数：
log_dir：event file输出文件夹
comment：不指定log_dir时，文件夹后缀
filename_suffix：event file文件名后缀
1.1.2 记录标量add_scalars()
功能：记录标量add_scalars()
调用方法：
writer.add_scalars("name",{"dic":val},epoch)参数：
tag：图像的标签名
scalar_step：要记录的标量
global_step：轮次
1.1.3 统计直方图add_histogram()
功能：统计直方图与多分位数折线图
调用方法：
writer.add_histogram("weight",self.fc.weight,epoch)参数：
tag：图像的标签名
values：要画直方图的数据
global_step：轮次
bins：取值有 ‘tensorflow'、‘auto'、‘fd' 等
1.1.4 批次显示图像add_image()
功能：批次显示图像
调用方法：
writer.add_image(“Cifar10”, img_batch, epoch,'CHW')参数：
tag：图像的标签名
img_tensor：图像数据，注意尺寸
global_step：轮次
dataformats：数据形式，CHW,HWC,HW
1.1.5 查看模型图add_graph()
功能：查看模型图
调用方法：
writer.add_graph(model=net,input_to_model=torch.randn(1,3, 224, 224).to(device))参数：
model：模型，必须是nn.Module
input_to_model：输出给模型的数据
verbose：是否打印计算图结构信息
写完记得要写 writer.close()
2.查看网络层形状、参数torchsummary
功能：查看网络层形状、参数
调用方法：
from torchsummary import summarysummary(net, input_size=(3, 224, 224))参数：
model：pytorch模型
input_size：模型输入size
batch_size：batch size
device：“cuda” or “cpu”
3.启动tensorboard
在文件路径中cmd打开终端，输入
tensorboard --logdir="./runs"runs是我保存文件的文件名，打开以下链接
补充：pytorch调用tensorboard方法尝试
tensorboard提供了用于监视训练损失很好的接口，可以帮助我们更好的调整参数。下文介绍如何在pytorch中调用tensorboard。
首先
安装tensorboard、tensorflow以及tensorboardX
第二
在文件开头导入SummaryWriter
from tensorboardX import SummaryWriter第三
同tensorflow的tensorboard一样，tensorboardX提供多种记录方式如scalar、image等。
writer = SummaryWriter('path')如果不添加path，则默认以时间命名。
第四
添加监视变量
writer.add_scalar('Train/Acc', Acc, iter)第五
打开tensorboard
tensorboard --logdir 'path'第六
在浏览器打开6006端口
pytorch的优点
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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