前言

记录一下tensorboard的用法。

题外话，有时候显卡被占了，可以用占用显卡的程序的PID号, 输入一下命令，大概知道实在哪里执行的，进而判断是谁用了

ll /proc/【PID号】

步骤

首先在本地终端输入

ssh -L 9002:127.0.0.1:9001 username@hostname

其中 username 是你登录服务器的 用户名, hostname 是 服务器ip, 9001是待会儿要打开的tensorboard占用的端口(服务器上的)，你也可以换成其他，只要端口没被其他程序占用即可。9002是提供给本地浏览器访问的端口。

连接成功后，将路径转到你的log文件路径，输入

tensorboard --logdir=./ --port=9001

运行后不要关闭这个终端，在浏览器输入

http://localhost:9002/

即可看到tensorboard面板的数据啦。

常见问题

多个tensorboard版本冲突

ValueError:Duplicate plugins for name projector
参见: tensorboard使用中的坑(ValueError:Duplicate plugins for name projector)
利用site包site.getsitepackages()定位到site-package包所在位置，找到 tensorboard–x.x.xdist-info 删除即可。

SummaryWriter

最近觉得tensorboard真的离不开了…
这里写个小例子

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# logs存在Tensorboard_logs目录下
writer = SummaryWriter("Tensorboard_logs")
import time
import random


for step in range(0, 100, 2):
    time.sleep(3)  # 三秒展示一次, 不会太快可以方便查看运行时查看指标动态变化
    # 模拟模型预测
    output = random.random() * step / 10 + step + random.randint(0, 5)
    target = 80
    loss = (output - target) ** 2
    print('step {}, loss: {}'.format(step, loss))
    writer.add_scalar("mse loss", loss, step)

writer.close()

打开tensorboard后

生成的文件: