tensorboard --logdir=runs和tensorboard --logdir=./log区别
时间: 2024-09-19 19:00:24 浏览: 8
`tensorboard --logdir=runs` 和 `tensorboard --logdir=./log` 是两个不同的命令,它们用于在 TensorBoard 中查看训练过程中的数据。
* `tensorboard --logdir=runs`: 这个命令将 TensorBoard 连接到位于 `runs` 目录下以 `.log` 格式存储的数据文件。通常情况下,TensorBoard 会自动寻找此目录中的数据文件。但是,在某些情况下,例如使用分布式训练,可能需要将 `runs` 目录的路径硬编码到代码中,以确保 TensorBoard 能够正确找到所有相关的数据文件。
* `tensorboard --logdir=./log`: 这个命令将 TensorBoard 连接到位于当前工作目录(即 `./log`)下的 `.log` 格式的数据文件。如果你的 TensorBoard 配置正确,并且已经正确地指向了这些文件,那么这个命令应该能够正常工作。
总的来说,这两个命令的主要区别在于它们指向的数据文件的位置。`--logdir` 参数允许你指定 TensorBoard 应该查找数据的目录,这有助于在分布式训练或复杂的数据组织结构中更方便地使用 TensorBoard。
相关问题
tensorboard_log
tensorboard_log是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。使用TensorBoard可以方便地查看模型的损失函数、精度、激活函数等信息,并可在训练过程中实时更新这些信息。
要使用tensorboard_log,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在命令行中输入tensorboard --logdir=log并运行,其中log是保存日志文件的目录。
2. 在TensorFlow代码中,使用tensorboard_logger库进行配置和日志记录。例如,可以使用以下代码将步骤和对应的值记录到日志文件中:
from tensorboard_logger import configure, log_value
configure("runs/run-1234")
for step in range(1000):
v1, v2 = do_stuff()
log_value('v1', v1, step)
log_value('v2', v2, step)
注意,这里的"runs/run-1234"是保存日志文件的目录。
另外,也可以使用TensorFlow自带的tf.summary.FileWriter类来构建简单的TensorBoard日志输出。例如,可以使用以下代码将计算图和运行结果保存到日志文件中:
import tensorflow as tf
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform(, name="input2"))
output = tf.add_n([input1, input2], name="add")
writer = tf.summary.FileWriter("./log", tf.get_default_graph())
writer.close()
最新版本yolox训练得到的train_log.txt,怎么用tensorboard查看total_loss曲线,需要怎么修改trainer.py文件
您可以使用以下步骤使用Tensorboard查看Yolox的total_loss曲线:
1. 安装Tensorboard:
```
pip install tensorboard
```
2. 在`trainer.py`文件中的`train()`函数中添加以下代码:
```
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/yolox')
```
这将创建一个Tensorboard的`SummaryWriter`对象,并将日志保存在`runs/yolox`目录下。
3. 在`train()`函数中,将每个epoch的`total_loss`添加到SummaryWriter对象中:
```
for epoch in range(start_epoch, epochs):
...
for i, (images, targets, _) in enumerate(train_loader):
...
loss = ...
writer.add_scalar('Train/total_loss', loss, global_step)
...
```
这将把每个epoch的`total_loss`添加到Tensorboard的`Train/total_loss`标签中。
4. 启动Tensorboard:
```
tensorboard --logdir runs/yolox
```
5. 在浏览器中打开`http://localhost:6006`,查看`Train/total_loss`标签中的曲线。