pytorch 可视化resnet50的训练结果

要可视化ResNet50的训练结果，你可以使用PyTorch内置的可视化工具TensorBoard。具体步骤如下：

1. 安装TensorBoard

pip install tensorboard

2. 在训练代码中添加TensorBoard回调函数

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建SummaryWriter对象
writer = SummaryWriter()

# 在训练过程中添加TensorBoard回调函数
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # ... 训练代码 ...

        # 每个epoch结束时，将训练结果写入TensorBoard
        writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch * len(train_loader) + i)
        writer.add_scalar('Accuracy/train', accuracy.item(), epoch * len(train_loader) + i)

# 训练结束后关闭SummaryWriter对象
writer.close()

3. 启动TensorBoard

在命令行中输入以下命令：

tensorboard --logdir=path/to/log/directory

其中`path/to/log/directory`是你训练代码中`SummaryWriter`对象指定的日志目录。启动TensorBoard后，在浏览器中打开`http://localhost:6006`即可查看可视化结果。

在TensorBoard中，你可以查看训练过程中损失函数和准确率的变化情况，以及模型结构、梯度等信息。你可以通过添加其他TensorBoard回调函数来进行更详细的可视化，具体可以查看PyTorch官方文档。