2023. 11. 17. 11:24ㆍNAVER AI Tech/Pytorch
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.
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