【学术福利】Pytorch的tensorboard食谱帮你可视化误差结果

作者：盛源车知乎专栏：魔法抓的学习笔记规范的做实验方法，记录训练时的损失数据，网络输出的图像，画高维空间用的t-SNE全部可以用tensorboad实现。开源库tensorboardX地址如下：https://github.com/lanpa/tensorboardX可以把大部分的功能接入pytorch，不过有些例子不详细，我自己记录一下。1、记录损失数据2、画图3、画t-SNE需要安装的包1.tensorboard2.tensorbaordX应用一：记录损失函数假如我们现在用pytorch写一个VAE的模型from tensorboardX import SummaryWriterwriter = SummaryWriter() # 建立一个保存数据用的东西for epoch in range(EPOCHS): recon_loss = L2_loss() # 某L2 loss     KL_loss = XXX_loss() # 反正就是求出一个loss     total_loss = recon_loss + KL_loss ''' ===== 更新优化器 ===== '''     optimizer.zero_grad() total_loss.b ………………………………