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自動管理日志目錄防止覆蓋 log_dir runs/cifar10_cnn_experiment if os.path.exists(log_dir): version 1 while os.path.exists(f{log_dir}_v{version}): version 1 log_dir f{log_dir}_v{version} # 初始化寫入器 writer SummaryWriter(log_dir) print(f日志將保存在: {log_dir})2.3 核心功能詳解1. 記錄標(biāo)量數(shù)據(jù) (add_scalar)最常用的功能用于記錄損失值Loss、準(zhǔn)確率Accuracy、學(xué)習(xí)率Learning Rate等隨迭代次數(shù)變化的數(shù)值。# 記錄每個 Batch 的損失和準(zhǔn)確率 # global_step 通常是當(dāng)前的迭代次數(shù)batch_idx epoch * len(train_loader) writer.add_scalar(Train/Batch_Loss, loss.item(), global_step) writer.add_scalar(Train/Batch_Accuracy, accuracy, global_step) # 記錄每個 Epoch 的匯總指標(biāo) writer.add_scalar(Train/Epoch_Loss, epoch_loss, epoch) writer.add_scalar(Test/Accuracy, test_accuracy, epoch)界面位置SCALARS 選項(xiàng)卡。2. 可視化模型結(jié)構(gòu) (add_graph)將模型的計(jì)算圖結(jié)構(gòu)可視化幫助檢查層與層之間的連接和張量形狀。# 需要提供模型實(shí)例和一個樣例輸入 dataiter iter(train_loader) images, labels next(dataiter) images images.to(device) writer.add_graph(model, images)界面位置GRAPHS 選項(xiàng)卡。雙擊節(jié)點(diǎn)可展開查看詳細(xì)結(jié)構(gòu)。3. 可視化圖像 (add_image)用于查看輸入數(shù)據(jù)檢查數(shù)據(jù)增強(qiáng)是否正確或模型預(yù)測結(jié)果查看錯誤樣本。通常配合torchvision.utils.make_grid使用將多張圖拼接為一張網(wǎng)格圖。import torchvision # 可視化原始訓(xùn)練圖像檢查數(shù)據(jù)增強(qiáng)效果 img_grid torchvision.utils.make_grid(images[:8].cpu()) # 取前8張拼接 writer.add_image(Input_Images, img_grid, global_step0) # 可視化錯誤預(yù)測樣本在測試階段 if wrong_images: wrong_grid torchvision.utils.make_grid(wrong_images[:8]) writer.add_image(Error_Analysis, wrong_grid, epoch)界面位置IMAGES 選項(xiàng)卡。4. 記錄參數(shù)直方圖 (add_histogram)監(jiān)控模型參數(shù)Weights和梯度Gradients的數(shù)值分布。這是診斷訓(xùn)練停滯、梯度消失/爆炸的重要工具。# 通常不需要每個 batch 都記錄可以在每個 Epoch 結(jié)束或每隔幾百個 step 記錄一次 for name, param in model.named_parameters(): writer.add_histogram(fWeights/{name}, param, global_step) if param.grad is not None: writer.add_histogram(fGradients/{name}, param.grad, global_step)界面位置HISTOGRAMS 選項(xiàng)卡。三、實(shí)戰(zhàn)集成 TensorBoard 到 CNN 訓(xùn)練流程以下代碼展示了如何將 TensorBoard 完整集成到一個標(biāo)準(zhǔn)的 PyTorch 訓(xùn)練循環(huán)中。3.1 完整訓(xùn)練函數(shù)示例def train_with_tensorboard(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, device, epochs, writer): model.train() global_step 0 # 全局步數(shù)計(jì)數(shù)器 # 1. 記錄模型結(jié)構(gòu)僅需一次 dataiter iter(train_loader) images, _ next(dataiter) writer.add_graph(model, images.to(device)) # 2. 記錄樣例輸入圖像 img_grid torchvision.utils.make_grid(images[:8]) writer.add_image(Train/Input_Samples, img_grid, 0) for epoch in range(epochs): running_loss 0.0 correct 0 total 0 for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output model(data) loss criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() # 統(tǒng)計(jì)指標(biāo) running_loss loss.item() _, predicted output.max(1) total target.size(0) correct predicted.eq(target).sum().item() # 3. 記錄 Batch 級標(biāo)量數(shù)據(jù) writer.add_scalar(Train/Batch_Loss, loss.item(), global_step) writer.add_scalar(Train/Batch_Accuracy, 100. * correct / total, global_step) writer.add_scalar(Train/Learning_Rate, optimizer.param_groups[0][lr], global_step) # 4. 記錄參數(shù)直方圖每 200 個 batch if (batch_idx 1) % 200 0: for name, param in model.named_parameters(): writer.add_histogram(fWeights/{name}, param, global_step) if param.grad is not None: writer.add_histogram(fGradients/{name}, param.grad, global_step) global_step 1 # 5. 記錄 Epoch 級訓(xùn)練指標(biāo) epoch_loss running_loss / len(train_loader) epoch_acc 100. * correct / total writer.add_scalar(Train/Epoch_Loss, epoch_loss, epoch) writer.add_scalar(Train/Epoch_Accuracy, epoch_acc, epoch) # 6. 測試集評估與錯誤樣本分析 test_acc, wrong_images, wrong_labels, wrong_preds evaluate(model, test_loader, device) writer.add_scalar(Test/Accuracy, test_acc, epoch) # 7. 可視化錯誤樣本 if wrong_images: # 限制顯示數(shù)量 display_count min(8, len(wrong_images)) wrong_grid torchvision.utils.make_grid(wrong_images[:display_count]) writer.add_image(Test/Error_Cases, wrong_grid, epoch) # 添加文本標(biāo)簽說明 # 假設(shè) classes 是類別名稱列表 # text_info [fTrue: {classes[l]} Pred: {classes[p]} for l, p in zip(wrong_labels[:display_count], wrong_preds[:display_count])] # writer.add_text(Test/Error_Labels, .join(text_info), epoch) print(fEpoch {epoch1} | Train Acc: {epoch_acc:.2f}% | Test Acc: {test_acc:.2f}%) # 訓(xùn)練結(jié)束關(guān)閉 writer writer.close()3.2 輔助評估函數(shù)為了保持主循環(huán)整潔建議將評估邏輯封裝def evaluate(model, test_loader, device): model.eval() correct 0 total 0 wrong_imgs [] wrong_lbls [] wrong_prds [] with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target data.to(device), target.to(device) output model(data) _, predicted output.max(1) total target.size(0) correct predicted.eq(target).sum().item() # 收集錯誤樣本 wrong_mask predicted ! target if wrong_mask.sum() 0: wrong_imgs.extend(data[wrong_mask].cpu()) wrong_lbls.extend(target[wrong_mask].cpu()) wrong_prds.extend(predicted[wrong_mask].cpu()) model.train() # 恢復(fù)訓(xùn)練模式 return 100. * correct / total, wrong_imgs, wrong_lbls, wrong_prds