先把tensorflow和pytorch安裝好
之後在pytorch環境裡
pip install tensorboardx
將with summarywriter(comment=『lenet』) as w:
w.add_graph(model, (varinput,))
新增到模型和輸入的後面，類似這樣注意引數第乙個是模型，第二個是輸入
然後將資料集和測試集變小一點，迭代次數設為一代，跑一次直到程式跑完，資料夾下會出現乙個runs檔案類似這樣
之後用cmd或者anaconda開啟帶有之前安裝tensorboardx的環境（由於我的pytorch和tensorflow在不同的環境裡所以要用兩個環境）cd到runs資料夾 （路徑裡不能有漢字）
tensorboard --logdir runs
像這樣結果
然後去谷歌開啟這個**就行了或者開啟http://localhost:6006也是可以的
pytorch 模型視覺化
針對pytorch有很多視覺化方式，比如，tensorboard logger visdom等，但這些比較複雜和不夠友好，則使用更強大的工具 tenorboardx from torch.utils.tensorboard import summarywriter if name main inpu...
PyTorch 視覺化特徵
這個也可以參考 這篇部落格主要記錄了如何提取特定層的特徵，然後對它進行視覺化 處理單張作為網路輸入。根據給定的layer層，獲取該層的輸出結果features。考慮到features的形狀為 batch size,filter nums,h,w 提取其中的第乙個過濾器得到的結果feature。以一張...
pytorch視覺化方法
netron 二.netron 示例 pandas 是基於numpy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立的。sudo apt install graphviz pip install graphviz pip install tochviz 或pip install git https ...