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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目录介绍Visdom核心概念visdom的操作viz.line的例子visdom在训练中可视化loss写在最后： 介绍visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一款可视化工具，其开源于2017年3月。Visdom十分轻量级，但却支持非常丰富的功能，能胜任大多数的科学运算可视化任务。 Visdom可以创造、组织和共享多种数据的可视化，包括数值、图像、文本，甚至是视频，其支持PyTor
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2024-01-03 13:52:38
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PyTorch中的损失函数大致使用场景 最近学习 pytorch，将其损失函数大致使用场景做了一下汇总，多参考网上大家的文章，或直接引用，文后附有原文链接，如有不对，欢迎指正一、L1LossL1 Loss，它有几个别称：L1 范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的 MAE 也是指L1 Loss损失函数它是把目标值 g 与模型输出(估计值) y 做绝对值得到的误差 。
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2024-06-16 13:20:13
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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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最近需要对Transformer网络的中间层进行可视化，便于分析网络，在此记录一些常用到的概念。 常用到的方法主要是Attention Rollout和Attention Flow，这两种方法都对网络中每一层的token attentions进行递归计算，主要的不同在于假设低层的attention weights如何影响到高层的信息流，以及是否计算token attentions之间的相
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2024-05-04 20:08:59
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训练时候可视化loss曲线非常有用，可以很好的观察是否过拟合，还是存在欠拟合，还可以直接观察测试精度感谢作者开源：下载链接，直接使用pip安装也是可以的：pip install tensorboardX, tensorflow-gpu注意安装的时候必须连带tensorflow一起安装，此时会将tensorboard安装好，否则会提示：tensorboard: command not found。t
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2024-06-05 13:19:03
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1.acc曲线和loss曲线 用history.history提取model.fit()在执行训练过程中保存的训练集准确率，测试集准确率，训练集损失函数数值，测试集损失函数数值 validation_freq表示每多少次epoch迭代使用测试集验证一次结果，即计算在测试集上的准确率
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2020-09-01 17:18:00
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# Python可视化Loss
在机器学习和深度学习中，Loss（损失）是一个非常重要的指标。它衡量了模型预测结果和真实标签之间的差异。通过最小化Loss，我们可以优化模型的性能。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行Loss的可视化。
## 什么是Loss
在深度学习中，我们通常使用梯度下降算法来训练模型。该算法通过迭代的方式不断调整模型的参数，以使Loss最小化。Loss是一个
原创
2023-08-21 10:32:41
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地址：https://github.com/pprp/darknet loss Drawer
原创
2021-12-29 17:35:41
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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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# 深度学习Loss可视化平台实现指南
在深度学习项目中，监控训练过程中的损失（loss）值对我们优化模型非常重要。而创建一个可视化平台来展示这些损失值，是提升模型性能和理解训练过程的重要手段。本文将逐步带你完成一个简单的深度学习loss可视化平台的开发，整个过程包含数据准备、构建模型、训练模型和可视化结果等几个步骤。
## 整体流程
下面是实现这个平台的整体流程：
| 步骤
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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和之前学习Pandas一样，我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子，进而梳理Python绘图的基本操作，主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。上半部分我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半部分主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。首先我们回顾一下整个数据集，列名依次为名字、类型一、类型二、总计值、
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2024-04-25 15:19:33
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# PyTorch网络可视化
在深度学习中，神经网络是非常常见的模型。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的工具来构建和训练神经网络模型。然而，在实际应用中，我们经常需要了解网络的结构和参数，以便进行调试和优化。网络可视化是一种常见的技术，可以帮助我们直观地了解网络的结构和运行过程。本文将介绍如何使用PyTorch来可视化神经网络。
## PyTorch和Torchvision
原创
2023-07-23 09:15:05
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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。
# PyTorch 特征可视化：探索深度学习模型的“黑盒子”
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，这些模型的内部工作机制往往被视为“黑盒子”，难以理解。为了揭示这些模型的工作原理，特征可视化成为了一种重要的手段。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行特征可视化，并展示一些代码示例。
## 特征可视化的意义
特征可视化可以帮助我们
原创
2024-07-18 04:17:30
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本文最初发布于Anaconda开发者博客，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。在奥斯汀举行的SciPy 2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。我作为PyViz、GeoViews、Datashader、Panel、hvPlot和Bokeh的代表参加了SciP
