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
时间: 2023-06-16 09:07:32 浏览: 49
要使用Tensorboard查看YoloX的总损失(total loss)曲线,您需要将trainer.py文件中的代码做出以下修改:
1. 在开头导入TensorboardX库。
```python
from tensorboardX import SummaryWriter
```
2. 在`__init__`方法中添加一个`SummaryWriter`对象,用于记录训练过程中的各种指标。
```python
self.summary_writer = SummaryWriter(log_dir=self.cfg.LOG_DIR)
```
3. 在训练过程中,使用`self.summary_writer`对象记录总损失。
```python
self.summary_writer.add_scalar('train/total_loss', loss.item(), global_step)
```
4. 在训练结束后,关闭`self.summary_writer`对象。
```python
self.summary_writer.close()
```
完成以上修改后,您可以通过运行以下命令启动Tensorboard服务:
```
tensorboard --logdir /path/to/your/log/directory
```
其中,`/path/to/your/log/directory`应该是您指定的YoloX训练日志存储目录。接下来,您可以在浏览器中打开Tensorboard服务,并查看总损失曲线。
相关问题
最新版本yolox训练得到的train_log.txt文件,用tensorboard查看total_loss曲线,需要怎么修改yolox/core/trainer.py文件
要查看 YOLOX 最新版本的训练日志的 total_loss 曲线,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装 Tensorboard
如果还没有安装 Tensorboard,可以使用以下命令在终端中安装:
```
pip install tensorboard
```
2. 修改 yolox/core/trainer.py 文件
找到 `train_epoch` 函数,将以下代码:
```python
# log
if self.local_rank == 0:
self.logger.info(
f'Epoch[{self.epoch}/{self.max_epoch}] LR: {self.lr_scheduler.get_lr()[0]:.6f} '
f'Time: {time.time() - st_time:.1f}s Loss: {loss.item():.4f} '
f'reg_loss: {reg_loss.item():.4f} '
f'cls_loss: {cls_loss.item():.4f} '
f'cent_loss: {cent_loss.item():.4f} '
f'total_loss: {total_loss.item():.4f} '
)
```
修改为以下代码:
```python
# log
if self.local_rank == 0:
self.logger.info(
f'Epoch[{self.epoch}/{self.max_epoch}] LR: {self.lr_scheduler.get_lr()[0]:.6f} '
f'Time: {time.time() - st_time:.1f}s Loss: {loss.item():.4f} '
f'reg_loss: {reg_loss.item():.4f} '
f'cls_loss: {cls_loss.item():.4f} '
f'cent_loss: {cent_loss.item():.4f} '
f'total_loss: {total_loss.item():.4f} '
)
writer = self.train_loader.dataset.writer
global_step = self.epoch * len(self.train_loader) + i
writer.add_scalar('Train/total_loss', total_loss.item(), global_step=global_step)
```
这样会在训练过程中将 total_loss 添加到 Tensorboard 的训练日志中。
3. 运行 Tensorboard
在终端中运行以下命令,启动 Tensorboard:
```
tensorboard --logdir /path/to/train_log/
```
其中 `/path/to/train_log/` 是训练日志文件所在的目录。
4. 查看 total_loss 曲线
在浏览器中打开 `http://localhost:6006`,即可查看 Tensorboard,选择 `Scalars` 标签页,选择 `Train/total_loss`,即可查看 total_loss 曲线。
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
如果你使用的是YOLOX的官方代码,那么在训练过程中,YOLOX会自动保存训练日志到`exp/exp_name/train_log.txt`文件中。要使用TensorBoard可视化训练日志,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在YOLOX根目录下打开终端,输入以下命令启动TensorBoard:
```
tensorboard --logdir exp/exp_name
```
其中,`exp/exp_name`是你的YOLOX实验结果的保存路径。
2. 打开浏览器,在地址栏输入`http://localhost:6006`,进入TensorBoard网页。
3. 在TensorBoard网页左侧的菜单栏中,找到`Scalars`选项卡,点击进入。
4. 在`Scalars`页面中,将`total_loss`输入到搜索框中,即可查看`total_loss`的曲线。
如果你希望修改YOLOX代码以便在训练时自动保存TensorBoard日志,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在YOLOX根目录下找到`yolox/core/trainer.py`文件,打开该文件。
2. 在`Trainer`类的`__init__`方法中,添加以下代码:
```
self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.exp_log_dir)
```
这将会创建一个`SummaryWriter`对象,用于保存TensorBoard日志。
3. 在`Trainer`类的`train`方法中,找到以下代码:
```
loss, log_vars = self.forward_backward(batch)
```
4. 在该代码后面添加以下代码:
```
self.writer.add_scalar('train/total_loss', loss.item(), self.iter)
```
这将会在每个训练步骤结束后将`total_loss`的值写入TensorBoard日志。
5. 最后,在训练结束后,记得关闭`SummaryWriter`对象,以便将日志保存到磁盘:
```
self.writer.close()
```
这些修改将会让YOLOX在训练时自动保存TensorBoard日志,方便你查看训练过程中的各项指标。