pytorch1.6对应的tensorboard

在 PyTorch 1.6 版本中，可以通过使用 TensorBoard 进行模型训练过程的可视化。TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个用于可视化模型训练过程的工具，但它也可以和 PyTorch 一起使用。这主要是通过将 PyTorch 的日志信息转换为 TensorBoard 可识别的格式来实现的。

要在 PyTorch 中使用 TensorBoard，你可以使用 `torch.utils.tensorboard` 模块中的 `SummaryWriter` 类。以下是一个基本的使用示例：

1. 首先，你需要安装 TensorBoard，如果你还没有安装，可以通过 pip 进行安装：

   pip install tensorboard

2. 在你的 PyTorch 脚本中，你可以这样做：

   import torch
   from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

   # 创建一个 SummaryWriter 实例
   writer = SummaryWriter()

   # 假设我们有一些数据和模型参数
   data = torch.randn(5, 10)
   model_param = torch.randn(10, 5)

   # 使用 writer 将数据写入 TensorBoard
   writer.add_image('my_image', data)
   writer.add_graph(model, (model_param,))
   writer.close()

3. 数据写入之后，你可以通过命令行启动 TensorBoard：

   tensorboard --logdir=运行的目录

默认情况下，`SummaryWriter` 会将数据写入当前工作目录下的 `runs` 文件夹。你需要指定这个 `runs` 文件夹的路径作为 `logdir` 参数。

4. 启动 TensorBoard 后，它会在命令行中给出一个 URL，通常是 `http://localhost:6006`，在浏览器中打开这个 URL 就可以看到 TensorBoard 的可视化界面了。

5. 在 TensorBoard 中，你可以看到 scalar、images、graphs、audio、histograms 等多个可视化选项，根据你写入的数据类型不同，相应的选项卡上会显示不同的信息。

通过这种方式，你可以在 PyTorch 中利用 TensorBoard 的强大可视化功能，来监控和分析模型训练的过程和结果。