文章目录pyqtgraph 介绍使用pyqtgraph使用pyqtgraph总结pyqtgraph 画图方式基本参数绘图方法设置线的样式综合案例绘制多个图形，并网格布局 pyqtgraph 介绍官网 基于numpy 、pyqt5、pyside2的纯python图形界面库。大部分绘图比matplotlib性能高。 跨平台性好 展示线、点、图像； 图形数据的快速实时更新； 交互式的平移、缩放 图片导
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2024-01-25 22:03:58
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摘要：网络训练过程的可视化主要是帮助使用者监督所搭建的网络的训练过程，以期获得更有效的训练效果。在4.1中我们已经定义了一个简单的卷积神经网络，本节中我们将以该网络为例使用HiddenLayer库来可视化网络的训练过程。一、搭建网络结构（同4.1内容） 由于内容与4.1节基本相同，因此不过多赘述，代码如下：#导入相关库和数据
import to
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2024-05-29 01:10:47
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前言在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorch的支持较好。安装与启
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2024-01-25 19:51:58
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visdom 快速启动启动地址：http://localhost:8097/visdom 的介绍Visdom是Facebook专为PyTorch开发的实时可视化工具包，其作用相当于TensorFlow中的Tensorboard，灵活高效且界面美观，下面就一起来学习下如何使用吧！如果想更多了解关于Visdom的使用可以参考官方首先来欣赏下官方提供的Visdom的可视化界面Visdom的安装安装非常简易，只需要打开cmd窗口，输入一下命令即可快速安装完成pip install visdom
原创
2021-08-10 15:07:04
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visdom 快速启动启动速安装完成pip install visdom
原创
2022-04-18 17:46:11
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torchsummarytorchsummary可以完美又简洁的输出用pytorch写的网络的相关信息。比如每个层的操作，输出维度，模型的总参数量，训练的参数量，网络的暂用内存情况等等。安装# conda提示找不到来着。conda源中没有这个模块。
pip install torchsummary使用-打印出网络结构from torchsummary import summary
# 然后使用s
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2024-01-25 19:20:27
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一、前言 在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是Fa
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2022-06-27 22:04:51
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当你想了解网络学习了什么的时候，一般都想着将特征图可视化，列如backbone中第一层输出
原创
2023-06-15 11:09:37
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文章目录前言一、可视化网络结构7.1.1 使用print函数打印模型基础信息7.1.2 使用torchinfo可视化网络结构二、CNN可视化7.2.1 CNN卷积核可视化7.2.2 CNN特征图可视化方法7.2.3 CNN class activation map可视化方法7.2.4 使用FlashTorch快速实现CNN可视化三、使用TensorBoard可视化训练过程7.3.1 Tensor
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2024-01-12 13:19:11
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目录TensorBoardCreate a summary writerGeneral api formatAdd scalar`add_scalar``add_scalars`Add graph (visualize a model)Add histogramAdd imageadd_imagetorchvision.utils.make_gridadd_imagesAdd figureAdd
如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
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2024-01-16 04:20:27
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1) 可视化模型结构from torchviz import make_dot
model = ResNet18()
print(model) #输出模型的详细信息
x = torch.randn(1,3,32, 32).requires_grad_(True)
y = model(x)
vis_graph = make_dot(y, params=dict(list(model.named
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2024-01-13 21:58:43
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作者丨Pascal
0、前言
本文所有代码解读均基于PyTorch 1.0，Python3；
本文为原创文章，初次完成于2019.03，最后更新于2019.09；
最近复现的一篇论文一直都难以work，上了特征图可视化后一下子就找到了问题所在，所以今天想梳理一下PyTorch里面的特征图可视化。
大家都知道Tensorflow有一款非常优秀的可视化工具Tensorboard，而
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2021-07-16 18:22:29
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Visdom是一个基于Python的可视化工具包，可以用于PyTorch等深度学习框架中
原创
精选
2023-04-20 17:10:44
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转自：(41条消息) 详解PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可
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2022-08-01 21:20:32
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PyTorch模型训练特征图可视化（TensorboardX）
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2021-08-30 16:49:37
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介绍了Loss可视化、输入图片和标签的可视化、单通道特征图的可视化、多通道特征图的可视化，并分析了make_grid()通道数的问题。
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2021-07-12 10:51:19
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tensorboardX是为解决pytorch框架可视化训练问题的，不过据说目前pytorch已经支持使用tensorboard进行可视化了。TensorboardX可以提供中很多的可视化方式，本文主要介绍scalar 和 graph，这在深度网络调试时主要使用的，一个用于显示训练情况，一个用于显示网络结构。使用TensorboardX首先，需要创建一个 SummaryWriter 的示例：fro
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2023-12-27 10:01:45
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基于pytorch的网络结构可视化前言 之前实现了一些常见的网络架构，但是有些网络架构并没有细说，并且网络传输过程中shape的变化也很少谈及过。 除此之外，前面的实现很少涉及到可视化的内容，比如损失值的可视化、网络结构的可视化。 所以本期博客就是补充一下这几点。目录结构 文章目录基于pytorch的网络结构可视化1. 安装：2. summary使用方法：3. tensorboardX使用方法：4
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2024-08-27 15:10:32
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1.可视化网络结构网络结构的日益复杂使得我们在设计和调试算法的时候越来越难直接通过代码来确定神经网络的内部结构、输入输出以及参数等信息。因此，我们需要借助图形化的交互工具来辅助我们完成神经网络结构设计和神经网络训练调试。在Tensorflow中，我们可以使用tensorflow.summary来记录网络结构，并通过Tensorboard对网络结构进行显示，通过可视化地查看网络结构辅助我们对神经网络
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2024-01-17 05:31:26
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