7. pytorch monitoring tools

1. tensorboard

2. weight & bias : 유로 버전도 있는 툴.

 

import os

logs_base_dir = 'logs'

os.makedirs(logs_base_dir, exist_ok=True)

 

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

import numpy as np

 

writer = SummaryWriter(logs_base_dir)

for n_iter in range(100):

    writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter) # writer가 현재 logs_base_dir의 경로에 위치중이므로 그 이하 Loss폴더 내의 train 폴더 경로에 기입하도록 path 지정.

    writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter)

    writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), n_iter)

    writer.add_scalar('Accuracy/test', np.random.random, n_iter)

 

%load_ext tensorboard

%tensorboard --logdir {logs_base_dir} # tensorboard 저장된 url 열기

 

*여러 실험들을  비교하는 것도 가능. 매우 유용한 툴.