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tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线

tensorboard

训练曲线

测试曲线

10 下载量 33 浏览量更新于2023-05-11 收藏 70KB PDF 举报

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今天小编就为大家分享一篇tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线实现同时显示训练曲线和测试曲线

今天小编就为大家分享一篇tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线，具有很好的参考价值，希望对大家

有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决

了。

具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数据，并且这两个writer分别存在train和test路径

中，注意测试的writer不能加sess.graph如下代码所示。

...

train_log_dir = 'logs/train/'

test_log_dir = 'logs/test/' # 两者路径不同

megred = tf.summary.merge_all()

with tf.Session() as sess:

writer_train = tf.summary.FileWriter(train_log_dir,sess.graph)

writer_test = tf.summary.FileWriter(test_log_dir) # 注意此处不需要sess.graph

...other code...

writer_train.add_summary(summary_str_train,step)

writer_test.add_summary(summary_str_test,step)

此处贴一个使用mnist测试的图片，如图所示，在左下角可以通过test和train的选项卡选择查看哪条曲线。

以上这篇tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望

大家多多支持我们。

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tensorboard 使用方法

从 MNIST 的训练数据的0-9数字中各选择前100个，组成1000个数字的新训练集trainX1k。 2、使用和示例1中相同的训练模型，用trainX1k和 trainX (6000个数字的训练集）各训练50epochs，比较二者的差别，并分析原因。 3、在 TensorBoard 中绘制二者的训练和测试过程数据曲线

对于第一个问题，我可以回答：将 MNIST 的训练数据中的-9数字中各选择前100个，组成100个数字的新...对于第三个问题，我可以回答：可以在 TensorBoard 中绘制二者的训练和测试过程数据曲线，以便比较二者的训练效果。

pytorch使用tensorboard绘制曲线如何设置曲线颜色

# 记录训练集和测试集上的 loss 值 for i in range(100): train_loss = torch.rand(1) * 0.2 + 0.8 val_loss = torch.rand(1) * 0.2 + 1.0 writer.add_scalar('train/loss', train_loss, i) writer.add_scalar('...

从 MNIST 的训练数据的0-9数字中各选择前 100个，组成1000个数字的新训练集 trainX1k。使用和示例1中相同的训练模型，用trainX1k和 trainx (6000个数字的训练集）各训练 50epochs，比较二者的差别，并分析原因。在 TensorBoard 中绘制二者的训练和测试过程数据曲线的 Python 代码

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