PyTorch可视化-在PyTorch训练时使用TensorBoard记录Metrics_pytorch output metrics

导入必要的依赖包：

from pathlib import Path
import glob
import re
import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
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生成文件夹。在指定路径下遍历，以后缀自增的形式创建新的文件夹，避免重复

# https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/c1bed601e9b9a3f5fa8fb529cfa40df7a3a0b903/utils/general.py#L805
def increment_path(path, exist_ok=False, sep='', mkdir=False):
    # Increment file or directory path, i.e. runs/exp --> runs/exp{sep}2, runs/exp{sep}3, ... etc.
    path = Path(path)  # os-agnostic
    if path.exists() and not exist_ok:
        suffix = path.suffix
        path = path.with_suffix('')
        dirs = glob.glob(f"{path}{sep}*")  # similar paths
        matches = [re.search(rf"%s{sep}(\d+)" % path.stem, d) for d in dirs]
        i = [int(m.groups()[0]) for m in matches if m]  # indices
        n = max(i) + 1 if i else 2  # increment number
        path = Path(f"{path}{sep}{n}{suffix}")  # update path
    dir = path if path.suffix == '' else path.parent  # directory
    if not dir.exists() and mkdir:
        dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make directory
    return path
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'
运行
运行

训练并记录：

epochs = 10
steps = 100

save_dir = increment_path('runs1/exp')
print(save_dir)

writer = SummaryWriter(save_dir)
iteration = 0
for epoch in range(epochs):
    for step in range(steps):
        # train
        writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), iteration)
        writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), iteration)
        # val
        writer.add_scalar('Loss/val', np.random.random(), iteration)
        writer.add_scalar('Accuracy/val', np.random.random(), iteration)
        iteration += 1
        
writer.close()
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上面代码多次运行之后的结果：

在命令行中运行TensorBoard查看：

tensorboard --logdir=runs1
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每运行一次，会创建一个文件夹，左侧蓝色框

代码中add_scalar的第一个参数，也就是tag，如'Accuracy/train'和'Accuracy/val'，相同的tag会把两个图表放在同一个sectionAccuracy下

不同的文件夹中的相同tag会画在同个图表中，如右侧4个图表的橙色和蓝色曲线

如果是在同一个文件夹中，具有相同tag的则会画到同一条曲线上，因此在训练时，不同参数的训练要放到不同的文件夹中，否则两次训练会首尾相连，但是如果是中断继续训练，则要放到同一个文件夹中，并且横坐标要从上次中断位置继续。