以下是Ubuntu上安装PyTorch常用可视化工具的方法:
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TensorBoard(官方工具,用于训练过程可视化)
pip install tensorboard使用:在代码中添加
SummaryWriter记录数据,训练后通过tensorboard --logdir=runs启动服务,浏览器访问http://localhost:6006查看。 -
Matplotlib/Seaborn(基础图表可视化)
pip install matplotlib seaborn用于绘制损失曲线、参数分布等,示例代码可参考。
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PyTorchviz(模型计算图可视化)
pip install torchviz需先安装Graphviz:
sudo apt install graphviz,使用make_dot生成模型结构图。 -
Netron(深度学习模型结构可视化)
pip install netron启动服务:
netron model.pt --port 8080,浏览器访问http://localhost:8080查看模型结构。 -
Torchinfo(模型参数统计可视化)
pip install torchinfo使用:
summary(model, input_size=(3, 224, 224))打印模型层参数信息。
安装后可根据工具特性在代码中调用对应函数生成可视化结果。
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