pytorch 网络可视化(四)：tensorboardX

1. 基础情况

pytorch 1.2.0
torchvision 0.4.0
tensorboard 2.0 （其实不需要这个包就可以）
tensorboardX 2.0
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。

2. 安装 tensorboardX

打开 Anaconda Prompt 进入自己的 pytorch 环境，运行代码安装所需要的依赖包，如下;

pip install tensorboardX==2.0

3. 测试是否安装成功

在当前环境下运行 python 进入交互式环境，导入 tensorboardX 不报错则安装成功，如下：

4. 输出网络结构

打开 python 编辑器，运行测试代码：

import torch
from torchvision.models import vgg16  # 以 vgg16 为例
from tensorboardX import SummaryWriter

mynet = vgg16()  # 实例化网络，可以自定义
x = torch.randn(4, 3, 32, 32)  # 随机张量
with SummaryWriter(log_dir='') as sw:  # 实例化 SummaryWriter ,可以自定义数据输出路径
    sw.add_graph(mynet, (x,))  # 输出网络结构图
    sw.close()  # 关闭  sw

运行不报错，此时继续在 Anaconda Prompt 中运行代码(路径切换为自己的 events.out.tfevents 文件上一级目录，我是默认的 runs)：

tensorboard --logdir F:\Pytorch_Projects\experiment\runs

结果如下：

此时不要在 Anaconda Prompt 里直接按下 ctrl+c，而是选中红线处 http://localhost:6006/ 后再按 ctrl+c 复制到浏览器打开(注意不要间断 Anaconda Prompt 中的程序，否则到浏览器会打不开页面)，选择 GRAPHS 就可以查看网络结构了，如下：

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