Tensorboard可视化学习笔记(一):如何可视化通过网页查看log日志

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 关于如何使用TensorBoard进行数据可视化的教程,包括TensorBoard的安装、配置环境变量、将数据写入TensorBoard、启动TensorBoard以及如何通过网页查看日志文件。

安装tensorboard

pip install tensorboard

配置环境变量

找到tensorboard.exe所在位置

在这里插入图片描述

记住这个路径F:\Anaconda3\envs\tf_face\Scripts
打开环境变量并加入全局变量
在这里插入图片描述

情况1

将数据写入到tensorboard

# 引入tensorboard库
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 实例化summary对象,log_dir表示日志的存放路径(自己设置)
writer = SummaryWriter(log_dir="./log")

# 接下来就可以存储日志信息,日志信息可进行可视化展示
...
writer.add_xxx(...) # 一系列操作

可视化展示

# 在命令行终端,输入tensorboard命令进行可视化
tensorboard --logdir=日志文件存放的目录
# 比如:日志文件存放在log文件夹下,则写法如下
tensorboard --logdir=./log

# 运行成功后,会生成一个链接:http://localhost:6006/,点击即可进入可视化页面。
PS D:\PythonProjects\Object-Detection\skills\tensorboard_show\log> tensorboard --logdir=./
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.6.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

情况2:

已获得log文件

我们找到log所在路径
在这里插入图片描述

启动tensorboard

然后在终端进入该路径下输入

tensorboard --logdir=D:\pycharm\nanodet-main\tools\deprecated\workspace\nanodet_m\logs

就可以出现下面界面
在这里插入图片描述

显示结果

点击http://localhost:6006/
即可看到可视化过程,结果如下图

在这里插入图片描述

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