Pytorch 1.2 からは公式に Tensorboard がサポートされている
Tensorboard とは、学習の状況を可視化できる TensorFlow Family の一種
Jupyte Notebook 上で学習状況を確認したい場合に Tensorboard をそのまま表示して確認できれば楽なので、試してみる
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sample code: https://pytorch.org/docs/stable/tensorboard.html
import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import datasets, transforms
# Writer will output to ./runs/ directory by default
writer = SummaryWriter()
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
trainset = datasets.MNIST('mnist_train', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
model = torchvision.models.resnet50(False)
# Have ResNet model take in grayscale rather than RGB
model.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
images, labels = next(iter(trainloader))
grid = torchvision.utils.make_grid(images)
writer.add_image('images', grid, 0)
writer.add_graph(model, images)
writer.close()
その結果を Jupyter 上で確認したい場合、以下のマジックコマンドを実行する
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir runs
結果をJupyter Notebookで完結して見せたい場合に便利そう
完了!