使用PyTorch与TensorBoardX绘制LeNet5图像识别的Loss与Acc曲线

在使用PyTorch进行深度学习时，理解和可视化训练过程中的损失(loss)曲线和准确率(acc)曲线是监控模型性能的关键步骤。本文档指导了如何在Anaconda3环境中，通过Spyder编写代码并利用TensorBoardX工具来跟踪和展示这些指标。首先，确保你在一个名为"pytorch"的虚拟环境中工作，这有助于隔离项目依赖。 1. **环境设置与TensorBoardX安装**: - 在Anaconda Prompt中激活虚拟环境：`activate pytorch` - 安装`tensorboardX`库：`pip install tensorboardX` - 安装后，验证安装是否成功，通过导入`SummaryWriter`模块并运行相关代码。 2. **文件夹结构**: 在开始编程之前，确认项目的文件结构，因为TensorBoardX会期望找到特定的事件日志文件以记录训练数据。 3. **LeNet5模型实现**: LeNet5是一种经典的卷积神经网络，用于图像识别。该模型包含两个卷积层 (`nn.Conv2d`)，每个卷积层后面都跟有最大池化层 (`F.max_pool2d`)。全连接层 (`nn.Linear`)将经过展平的卷积输出转换为最终的分类层。在`forward`函数中，使用ReLU激活函数 (`F.relu`)，并打印出每层处理后的特征映射尺寸。 4. **训练过程可视化**: - 训练过程中，你将记录loss和acc数据到TensorBoardX的日志中。这通常通过`SummaryWriter`的`add_scalar`方法实现，用于添加标量值（如loss和acc）到相应的图表中。 - 在每个训练周期结束后，你可以用`writer.add_scalars`记录loss和acc的变化，以便在TensorBoard中创建一个时间序列图表，清晰地展示模型训练过程中的进步。 5. **TensorBoard使用**: - 训练完成后，打开TensorBoard，通过命令行或命令行工具指定保存事件日志的目录（例如，`tensorboard --logdir=path_to_your_logs`）。这将启动一个Web界面，展示loss和acc曲线以及其它有用的训练指标，如学习率、精度等。 通过这个流程，你将能够有效地监控和理解LeNet5模型在图像识别任务上的性能，并通过直观的损失和准确率曲线调整和优化你的训练策略。记住，良好的可视化对于深度学习模型的调试和调参至关重要。