pytorch如何使用scalar画准确率和损失值
时间: 2024-02-19 20:58:48 浏览: 24
PyTorch提供了`torch.utils.tensorboard`模块,可以使用TensorBoard可视化训练过程中的损失和准确率等指标。
首先,在训练代码中需要设置一个`SummaryWriter`对象,用于将训练过程中的指标写入TensorBoard:
```python
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 创建SummaryWriter对象
writer = SummaryWriter()
# 在训练过程中记录损失和准确率等指标
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
# 计算损失和准确率
loss, acc = ...
# 将指标写入TensorBoard
writer.add_scalar('train/loss', loss, epoch * len(train_loader) + i)
writer.add_scalar('train/accuracy', acc, epoch * len(train_loader) + i)
```
在训练完成后,可以在命令行中打开TensorBoard进行可视化:
```bash
tensorboard --logdir=runs
```
其中`--logdir`参数指定了`SummaryWriter`对象写入的目录,`runs`是默认的目录名。
打开浏览器并访问`localhost:6006`,即可在TensorBoard中查看训练过程中的损失和准确率等指标。在TensorBoard的SCALARS选项卡中,可以选择要查看的指标,并通过勾选或取消勾选图例来进行比较。