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之前讨论 Tensorflow 2.0 的文章中我们介绍了其非常强大的可视化工具：Tensorboard。虽然 PyTorch 中我们可以使用非官方的 Tensorboarx 来实现相同的功能，但是我们更推荐 PyTorch 的东家 Facebook 出品的可视化工具 Visdom。这篇文章我们通过对比 Tensorboard 的形式介绍和学习 Visdom。
本文中关于数据导入和模型建立与训练部分与上一篇文章中的一致，就不在这里赘述了。
获取文章代码请关注微信公众号"tensor_torch" 二维码见文末
1. Tensorboard 回顾
简单来说，tensorboard 就是通过监听指定目录下的 log 文件，然后在 Web 端将 log 文件中需要监听的变量可视化出来的过程。
所以，使用 Tensorboard 大致分为以下三步：
- 创建监听目录
logdir- 创建
summary_writer对象写入logdir- 将数据写入到
summary_writer中
查看 Tensorboard 需要在终端( 或 windows cmd) 中 cd 到当前目录并输入以下命，其中 'logs' 就是我们需要监听的目录。
tensorboard --logdir logs
终端会返回一个 url，我们在浏览器中打开这个 url 即可看到 Tensorboard 了。
2. Visdom 使用简介
Visdom 同样也需要在浏览器中查看，与Tensorboard 不同，我们并不需要事先创建一个 log 目录，仅需要在终端 (或Windows CMD) 中输入如下命令，建立visdom 环境的服务器。
python -m visdom.server
终端会返回一个 url, 我们在浏览器中打开这个 url 即可看到 Visdom 的环境了。 下面我们通过与 Tensorboard 的对比学习 Vidsom 。
- Tensorboard 创建
summary_writer=tf.summary.create_file_writer(log_dir)对象；相应的 Visdom 中创建vis = Visdom()对象。- Tensorboard 使用
with summary_writer.as_default():包裹tf.summary.scalar监听 scalar 的变化；同样的，Visdom() 中使用vis.line将监听对象的变化用 line 画出来。- Tensorboard 中
tf.summary.scalar的参数 data 和 step 对应vis.line中的参数 Y 和 X。- 注意 vis.line 中的 Y 和 X 接受的是一个list，我们可以在这个list 中添加多个监听对象从而实现一个坐标图中同时监听多个变量。
- Tensorboard 中使用
tf.summary.image显示图片其shape 为[b, w, h ,c]，Visdom 使用vis.images显示图片图片shape 为[b, c, w, h]，
3. 代码对比
最后我们还是在代码中对比两者的异同吧 (仅展示部分代码)
# -------------------------Tensorflow with Tensorboard-------------------------
import datetime, os
current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
log_dir = 'logs/' + current_time
summary_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)
class FC_model(keras.Model):
....
globle_step = 0
for epoch in range(epochs):
for step, (x, y) in enumerate(ds_train):
x = tf.reshape(x, [-1, 28*28])
with tf.GradientTape() as tape:
...
loss = tf.reduce_mean(losses)
with summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar("train_loss_each_step",loss.numpy(),step=globle_step)
...
if(step%100==0):
# test accuracy:
total_correct = 0
total_num = 0
for x_test, y_test in ds_test:
...
loss_test = tf.reduce_mean(loss_test)
y_pred = tf.argmax(logits_test,axis=1)
...
accuracy = total_correct/total_num
x_images = x_test[:25]
x_images = (x_test+0.1307)*255
x_images = tf.reshape(x_images, [-1,28,28,1])
with summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar("accuracy", accuracy, step=globle_step)
tf.summary.scalar("train_loss", loss.numpy(),step=globle_step)
tf.summary.scalar("test_loss", loss_test.numpy(),step=globle_step)
tf.summary.image("images",x_images,step=globle_step,max_outputs=25)
globle_step += 1
# ------------------------------PyTorch with Visdom------------------
from visdom import Visdom
vis = Visdom()
class FC_NN(nn.Module):
...
globle_step = 0
for epoch in range(epochs):
for step, (x, y) in enumerate(train_loader):
...
loss = criteon(logits, y)
vis.line([loss.item()],[globle_step],win='loss_each_step',
update='append',opts=dict(title='train_loss_each_step') )
...
if(step%100 == 0):
total_correct = 0
total_num = 0
for x_test, y_test in test_loader:
...
loss_test = criteon(logits_test, y_test)
y_pred = torch.argmax(logits_test, dim = 1)
...
acc = total_correct.float()/total_num
print("accuracy: ", acc.item())
vis.line([acc.item()],[globle_step],
win='acc', update='append',
opts=dict(title = 'accuracy'))
vis.line([[loss.item(), loss_test.item()]],[globle_step],
win='losses', update='append',
opts=dict(title='losses',legend=['train_loss', 'test_loss'] ))
vis.images(x_test.reshape(-1,1,28,28), win='images')
vis.text(str(y_pred.detach().cpu().numpy()), win = 'pred')
globle_step += 1
4. 总结
Tensorboard 和 Visdom 原理类似，各有优缺点。个人感觉 Visdom 更为简洁和高效，并且图表刷新速度也比 Tensorboard 快很多。
另外，在 Tensorflow 中也可以使用 Visdom，此时仅需要将监听的对象转换成 numpy 格式即可，这部分内容请见完整的源代码。
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