目录一、TensorBoard简介二、TensorBoard安装三、TensorBoard运行可视化四、TensorBoard详细使用4.1 SummaryWriter4.2 add_scalar()4.3 add_scalars()4.4 add_histogram()4.4.1实际项目开发使用4.5 add_image()4.6 torchvision.utils.make_grid4.7 卷
简介通过可视化的方式来学习 Pandas 中的简单操作文中大部分图片出自 A Gentle Visual Intro to Data Analysis in Python Using PandasPandas 是 Python 中知名的数据处理工具包，具有强大的功能。Series 与 DataFramePandas 中有两种基本的数据类型，分布是 Series 与 DataFrame怎么理解呢？通
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2024-08-01 20:33:07
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文章目录一、画图、路径、csv、txt、导模块、类继承调用方法写进日志log里面pytorch ,可视化1，输出每一层的名字，输出shape，参数量获取当前文件夹路径python 获取当前目录 上一级目录 上上一级目录写入xlsx或者csv等文件，如果没有文件夹，则自动创建文件夹保存文件到txt，读取txt文件数值汇总fpr、tpr到excel画多个loss曲线和auc并将数值保存到csv文件将
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2023-09-14 18:20:08
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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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# 教你如何实现Python可视化编程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现Python可视化编程的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需模块 |
| 2 | 创建一个窗口 |
| 3 | 添加按钮或文本框等组件 |
| 4 | 编写组件的功能代码 |
| 5 | 运行程序 |
## 2. 具体步骤及代码注释
### 1. 导入
原创
2024-05-08 04:45:09
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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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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
引导基本情况安装 hiddenlayer检查是否安装成功查看网络结构可能遇到的问题 基本情况pytorch == 1.1.0 torchvision == 0.3.0 hiddenlayer == 0.2 提前说：做好版本之间的匹配能避免很多错误，少走很多弯路。安装 hiddenlayer打开 Anaconda Prompt 进入自己的 pytorch 环境，运行代码安装 hiddenlayer
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2024-08-06 11:33:46
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目录一、案例描述二、代码详解2.1 定义模型2.2 检查模型2.3 构建加载数据集函数2.4 数据集可视化2.5 开始训练2.6 测试准确率三、完整代码 一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5，关于卷积神经网络LeNet-5的介绍，可以参考：手写数字识别问题（3）——详解卷积神经网络LeNet-5。二、代码详解2.1 定义模型LeNet-5结构如下：首先，需要定义
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2023-10-09 00:01:16
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作者：忆臻 (哈工大SCIR实验室在读博士生)
魏福煊 哈工大英才实验班本科生 谢天宝 哈工大英才实验班本科生 一、前言在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候，基本上都是下面这个流程步骤，写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局感觉，无论是从自己写，还是阅读他人代码，按照这个步骤思想（默念4大步骤，找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)
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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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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TensorTensor又名张量是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组。Tensor和numpy的ndarrays类似，但Tensor可以使用GPU加速。下面通过几个例子了解Tensor的基本用法：from __future__ import print_function
import torch as t
1.编程规范：（1）类名和接口名：首字母大写，其余字母小写，如SamDoc （2）方法名和变量名：首字母小写，其余字母大写，如getName  
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2024-10-05 11:16:23
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TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具，由于tensorboard并不是直接读取tf张量，而是读取log进行可视化。所以，其他框架只需生成tensorboard可读的log，即可完成可视化。之前，我一
原创
2022-11-10 10:08:54
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相信大家在使用TensorFlow的时候都使用过它的可视化工具TensorBoard，这里给大家同样介绍一款PyTorch的可视化工具visdom，可以将我们训练过程中的数据可视化显示出来，更便于大家对于神经网络流程的理解与数据的分析。这里我们还是使用上一篇博客中讲到的手写数字识别MINIST数据集的例子。 首先我们需要安装可视化工具visdom，打开终端：pip install visdom还有
一、安装Python参考python的安装二、安装PyQt5推荐使用pip安装：win+R调出cmd命令窗口pip install PyQt5等待片刻，继续安装PyQt5-toolspip install PyQt5-tools如果直接pip不成功的话，建议在python库这个网站上搜索相关库，下载相应的.whl文件，然后用以下方法进行安装：①pip whl文件所在路径 whl文件名②在cmd命令
更新：新版visdom0.1.7安装方式为：conda install -c srivasv visdom pytorch下可采用visidom作为可视化工具1. 安装 pip install visdom
conda install visdom 启动 python -m visdom.server在浏览器输入：http://loc
本次的主要任务是利用pytorch实现对GAN网络的搭建，并实现对手写数字的生成。GAN网络主要包含两部分网络，一部分是生成器，一部分是判别器。本次采用的数据库还是MNIST数据集，这里对数据的获取不在赘述。1、生成器生成器的主要功能是生成我们所需要的样本，这里是28*28的图片。首先生成长度为100的高斯噪声，并且将噪声通过线性模型升维到784维。激活函数采用Relu。# 定义判别器 ####
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2023-08-20 10:18:04
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