TensorBoardX 与 PyTorch

pytorch_tensorboardX.py 示例演示了如何将 ClearML 集成到使用 PyTorch 和 TensorBoardX 的代码中。

脚本执行以下操作：

• 在PyTorch内置的MNIST数据集上训练一个简单的深度神经网络
• 在examples项目中创建一个名为pytorch with tensorboardX的实验
• ClearML 自动捕获使用 TensorBoardX SummaryWriter 对象记录的标量和文本，以及由 PyTorch 创建的模型

标量​

损失和准确度指标的标量图出现在ClearML web UI的实验页面中，位于SCALARS下。还包括资源利用率图，标题为:monitor: machine。

超参数​

ClearML 自动记录使用 argparse 定义的命令行选项。它们出现在 配置 > 超参数 > 参数 中。

控制台​

打印到控制台的训练进度文本，以及所有其他控制台输出，显示在控制台中。

工件​

实验创建的模型会出现在实验的ARTIFACTS标签中。ClearML 会自动记录和跟踪使用 PyTorch 创建的模型和任何快照。

点击模型名称将带您到模型页面，在那里您可以查看模型的详细信息并访问模型。