Pytorch使用Tensorboard視覺化網路結構

Tensorboard視覺化神經網路結構@TOC

Pytorch使用Tensorboard視覺化網路結構

1.下載視覺化程式碼

git clone https://github.com/lanpa/tensorboard-pytorch.git

2.安裝PyTorch 0.4 +torchvision 0.2
3.安裝Tensorflow和Tensorboard：

pip install tensorflow
pip install tensorboard==1.7.0

4.安裝視覺化工具：

pip install  tensorboardX

5.執行下面的測試程式碼demo_LeNet.py :

import torch
import torch.nn as nn
from tensorboardX import SummaryWriter
from torch.autograd import Variable

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(     #input_size=(1*28*28)
            nn.Conv2d(1, 6, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),      #(6*28*28)
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),  #output_size=(6*14*14)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(6, 16, 5),
            nn.ReLU(),      #(16*10*10)
            nn.MaxPool2d(2, 2)  #output_size=(16*5*5)
        )
        self.fc1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(16 * 5 * 5, 120),
            nn.ReLU()
        )
        self.fc2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(120, 84),
            nn.ReLU()
        )
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    # 定義前向傳播過程，輸入為x
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        # nn.Linear()的輸入輸出都是維度為一的值，所以要把多維度的tensor展平成一維
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

dummy_input = Variable(torch.rand(13, 1, 28, 28)) #假設輸入13張1*28*28的圖片
model = LeNet()
with SummaryWriter(comment='LeNet') as w:
    w.add_graph(model, (dummy_input, ))

5.上面的程式碼執行結束後，會在當前目錄生成一個叫run的資料夾，裡面儲存了視覺化所需要的日誌資訊。用cmd進入到runs資料夾所在的目錄中（路勁中不能有中文），然後cmd中輸入：

tensorboard --logdir runs

遇到的問題

1.當前目錄進入cmd
直接在檔案目錄上資料cmd，按回車

2.輸入tensorboard --logdir runs後報錯：
這個問題也有可能是intel的DLL檔案造成的。
intel有mkl*.dll在C:\Users\peter\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Library\bin目錄下，
把這個目錄新增到PATH，系統的環境變數裡，然後重啟終端就可以了（注意替換成自己的目錄）。
3.點開
連結後，出現：

於是我將

tensorboard --logdir runs

，替換成我生成的資料所對應的檔案的目錄

tensorboard --logdir=D:\code\untitled\MUPS-master\models\runs\Oct19_14-57-38_DESKTOP-R4HN5A2FeatureExtractor

成功