pytorch使用tensorboard可视化loss、acc

解决方法可以直接看最后，中间都是我自己踩的一些坑

2021.7.28

完成密封圈训练报告

将模型的train_acc、val_acc、loss以可视化的方法画出来

安装tensorboard

Pip install tensorboard

将acc以及loss写入文件夹内

with open("loss.txt","a+") as f:

f.write(a+"n")  

f.close()

问题：

修改方法：

问题：

修改方法：TensorFlow2.0 module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘Summary‘_李大勺子的博客-CSDN博客

查看tensorboard

因为安装tensorflow-gpu，所以更改了python版本，造成了conda环境被破坏，只能重新安装conda。

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

liz@amax:/data/liz/big_transfer2$ conda -V

conda 4.5.4

安装成功，但是pytorch，就不能用了，得重新安装

重新安装tensorflow

环境崩了之后重新安装了conda 但是安装torch时，一直报错‘

这个问题也没解决，不过在更新pip版本之后就没出现过了

easy_install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --upgrade pip

这个命令可以解决pip更新时出现得问题，问题长下面这样

安装torch，加速”-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com”飞快

安装命令  pip install -r bit_pytorch/requirement.txt 加速命令

安装成功了

torch，安装完成之后，安装tensorflow

pip install -r bit-tf2/requirement.txt 加速命令

安装失败，错误如下：

使用tensorboard可以不安装tensorflow

呜呜呜呜呜我直接崩溃了

Python版本为3.6.5

创建环境：

Conda create -n tensorflow python=3.6.5

出错：

都是因为镜像源的问题，把https改成http就好了，在文件.condarc里面修改

查看环境变量：conda info –envs

激活

Conda activate tensorflow

安装tensorboard  pip install tensorboard 报错

使用 sodu -H pip install tensorboard

报错

解决：

curl -fsSL -o- https://bootstrap.pypa.io/pip/3.5/get-pip.py | python3.5

tensorflow虚拟环境中的pip版本为9.0.1，

更新pip

python -m ensurepip

python -m pip install –uograde pip

然后返回到下载tensorboard那里，笑哭了兜兜转转又回来了

上面的操作都是我本人以为使用tensorboard需要下载tensorflow的情况上，其实是不需要的，走了很多弯路，不过还是学到了很多。

在程序能运行的基础上，直接在train.py中添加相应的代码，然后下载tensorboardX，，直接启动tensorboard就可以了！！

Pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorboardX    

终于成功了，激动地留下了不争气的眼泪。

Tensorboarsd下载成功之后，就可以启动了。

修改train.py中的代码：

from tensorboardX import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('log')

writer.add_scalar('loss',c_num,step)

运行train.py之后，把信息填在了log文件中

启动tensorboard

Tensorboard –logdir=log  --host=10.6.3.10

重要！！！！！因为这里使用的是服务器然后网址是在本地，所以必须指定host=服务器IP地址，才能连接成功！不知道尝试了多少次才知道这个，绝了啊！

最后结果就出来了

 loss曲线就出来了，同样acc也是一样的操作。

最后

以上就是痴情银耳汤为你收集整理的pytorch使用tensorboard可视化loss、acc的全部内容，希望文章能够帮你解决pytorch使用tensorboard可视化loss、acc所遇到的程序开发问题。

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