使用Tensorboard可视化网络结构（基于pytorch）

前言

我们在搭建网络模型的时候，通常希望可以对自己搭建好的网络模型有一个比较好的直观感受，从而更好地了解网络模型的结构，Tensorboard工具的使用就给我们提供了方便的途径

Tensorboard概况

Tensorboard是由Google公司开源的一款可视化工具，是TensorFlow的一个附属组件，但在pytorch项目中也可以使用。

它有以下主要功能：

• 可视化网络模型：您可以直观地了解模型的结构，包括层的堆栈方式，激活函数等。
• 记录和绘制训练过程中各项指标的变化，例如loss曲线、准确率曲线等。
• 可视化特征空间和高维度数据。
• 可视化梯度、权重乃至激活函数输出分布等等。

这篇博客主要介绍Tensorboard可视化网络模型的功能

代码实现

我们搭建一个简单的神经网络，依赖的库环境

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

搭建网络模型

class Net(nn.Module):
    def __init__(self,input_dim,layer1_dim,layer2_dim,output_dim):  
        super(Net,self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten() 
        self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,layer1_dim),nn.ReLU())
        self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(layer1_dim,layer2_dim),nn.ReLU())
        self.out = nn.Sequential(nn.Linear(layer2_dim,output_dim),nn.Softmax(dim=-1))

    def forward(self,x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.out(x)
        return x

# 初始化网络中的值
input_dim,layer1_dim,layer2_dim,output_dim=32*32,512,128,10
model = Net(input_dim,layer1_dim,layer2_dim,output_dim)

网络由三层全连接层组成，输入的数据形状为

# 定义输入模型的数据，1表示批次，这里可以忽略
input_data = torch.rand(1,32,32)

# 模型输出的数据
output_data = model(input_data)

接下俩就是使用SummaryWriter创建日志保存搭建好的网络模型

with SummaryWriter(log_dir=r"D:\CSDN_point\12_22\logs", comment="Net") as w:
    w.add_graph(model, input_data)

log_dir参数就是日志文件的本地保存路径，comment就是日志的备注，add_graph（）传入网络模型和输入数据，运行后就会在指定路径上生成对应的文件，打开log文件所在的文件位置，在顶部路径上输入cmd，打开命令行窗口

在命令行窗口输入

tensorboard --logdir logs

复制返回的网址在浏览器打开，就可以得到对应的网络可视化结果了

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