使用教程,参考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-visdom/ ⚠️中间发现visdom安装的版本过低,导致发生了一些问题,后面更改了版本为最新版本0.1.8.8,所以可能会发现截图有些不同,但是功能不会有太多影响…

3)plotting绘图 我们已经包装了几种常见的plot类型,以便轻松创建基本的可视化.这些可视化是由Plotly驱动的. Visdom支持下列API.由 Plotly 提供可视化支持. vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图 vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 vis.histogram: 直方图 vis.boxplot : 箱型图 vis.surf : 表面图 vis.contour : 轮廓…

4)Generic Plots 注意,服务器API遵循数据和布局对象的规则,这样您就可以生成自己的任意Plotly可视化: # Arbitrary visdom content trace = dict(x=[, , ], y=[, , ], mode="markers+lines", type='custom', marker={, "}, text=["one", "two", "three"], name='1…

1.安装 安装命令: (deeplearning) userdeMBP:~ user$ pip install visdomCollecting visdom  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/97/c4/5f5356fd57ae3c269e0e31601ea6487e0622fedc6756a591e4a5fd66cc7a/visdom-0.1.8.8.tar.gz (1.4MB) 2.启动 1) 启动命令: (deepl…

在使用过程中一直以为要在哪个指定的environment下(即参数env)绘制内容,就必须在使用时声明 比如如果不声明,默认的就是在'main'环境下,端口为8097: viz = visdom.Visdom() 这个时候如果想要在另一个环境,比如'mydata',其实并不用重新声明下面的语句: viz = visdom.Visdom(env='mydata') 可以仍使用viz = visdom.Visdom()的viz 只要在你绘制内容的时候注明使用的是env='mydata'这个环境,如果…

2018-12-04 14:05:49 Visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一款可视化工具,其开源于2017年3月.Visdom十分轻量级,但却支持非常丰富的功能,能胜任大多数的科学运算可视化任务.其可视化界面如图所示. Visdom可以创造.组织和共享多种数据的可视化,包括数值.图像.文本,甚至是视频,其支持PyTorch.Torch及Numpy.用户可通过编程组织可视化空间,或通过用户接口为生动数据打造仪表板,检查实验结果或调试代码. Visdom中有两个重要概念: en…

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化…

一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install…

Visdom是基于Pytorch的可视化工具 安装方式: pip install visdom 因为Visdom本质上是一个Web服务器,把数据渲染到网页上,因此首先需要运行这个 服务器,如下: python -m visdom.server 然后在浏览器打开返回的地址 ——————————更新—————————— 在服务器上打开visdom被拒的解决方法: 1.在服务器端启动visdompython -m visdom.server 2.在windows端,将服务器的8097端口重定向到win…

一.前言 在深度学习模型训练的过程中,常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等.在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属:在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom.visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好. 二.安装和启动 visdom的安装比较简单,可以直接使用pip命令. # visdom 安装指令 p…

2018/9/18更新  感觉tensorboardX插件更好用,已转用https://github.com/lanpa/tensorboardX 更新:新版visdom0.1.7安装方式为:conda install -c srivasv visdom pytorch下可采用visidom作为可视化工具 1. 安装 pip install visdomconda install visdom 启动 python -m visdom.server 在浏览器输入:http://localhost:…

PS:MySQLWorkbench是MYSQL自带的可视化工具,无论使用哪个可视化工具,其实大同小异,如果想以后走的更远的话,可以考虑使用命令行操作数据库MYSQL.可视化工具让我们初学者更能理解数据库. 一.下载 http://pan.baidu.com/s/1geMXnfP 提取码:yn2q 这个是免安装版(注意不要放在含有中文名的绝对路径下) 二.测试连接数据库my sql 1.进去时候页面(点击MySQLWorkbench.exe) 2.点击那个+号,建立新的连接. 3.使用默认的基本没…

二.参考资料 1.Redis可视化工具Redis Desktop Manager使用 2.超好用的Redis管理及监控工具,使用后可大大提高你的工作效率!…

1.netron 简介 在实际的项目中,经过会遇到各种网络模型,需要我们快速去了解网络结构.如果单纯的去看模型文件,脑海中很难直观的浮现网络的架构. 这时,就可以使用netron可视化工具,可以清晰的看到每一层的输入输出,网络总体的架构,而且支持各种不同网络框架,简单好用. 2.不同操作系统下的安装使用方式 2.1 在线版本:只要有浏览器就可以 浏览器中输入链接:https://lutzroeder.github.io/netron/ 点击Open Model,打开相应的网络模型文件即可. 2.…

1 引言 老师让我将线性回归训练得出的loss值进行可视化,于是我使用了tensorboard将其应用到Pytorch中,用于Pytorch的可视化. 2 环境安装 本教程代码环境依赖: python 3.7+ Pytorch 0.4.0+ tensorboardX安装:   pip install tensorflow.pip install tensorboardX VSCode + jupyter notebook 在VSCode中运行jupyter notebook,运行线性回归预测代码…

租用机器添加默认端口 点击展开高级选项 点击添加端口配置 添加Visdom默认端口,选择 http 端口填入 8097 进入环境安装并使用 JupyterLab 链接 是本次实验用来安装实验的工具 HTTP 8097端口 链接 打开是你的Visdom了 安装 pip install visdom 启动 python -m visdom.server 注意 bash ioloop.install() # Needs to happen before any tornado imports! Che…

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?…

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用,专门开发的一套自动求导引擎,她能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播 1.Variable 深度学习算法的本质是通过反向函数求导数,pytorch的Autograd模块实现了此功能.在Tensor上的所有操作,Autograd都能够为他们自动提供微分,避免手动计算的复杂…

1.Mysql和可视化工具的安装 安装包网上有很多资源.这里推荐一个我一直在用的学习网站,上面有提供安装包和详细的说明. http://how2j.cn/k/mysql/mysql-install/377.html 2.JDBC的使用+简单的增删改查 首先要导入一个jar包. 下载地址: http://how2j.cn/frontdownload?bean.id=224 import com.mysql.jdbc.Connection; import java.sql.DriverManager…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题:给定一批样本,训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示: 生成器(generator):输入一个随机噪声,生成一张图片 判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片 训练判别器D时,需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片:训练生成器时,只需要使用噪声生…

​  前言  本文介绍了如何使用 PyTorch Lightning 构建高效且快速的深度学习管道,主要包括有为什么优化深度学习管道很重要.使用 PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法.以及实验总结. 当 Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年设计 AlexNet 时,训练 6000 万参数模型需要五到六天的时间.八年后的 2020 年,微软 DeepSpeed 团队在不到 44 分钟的时间内成功训练…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/269134063  番茄番茄我是西瓜 那是我日夜思念深深爱着的人啊~ 已关注   6 人赞同了该文章 前言 本篇是java内存区域管理系列教程之实战篇 --通过可视化工具和日志窥探内存分配策略 全系列内容可在本文专栏-jvm大局观中查阅 jvm全局观​www.zhihu.com 今天是实战篇,我们将通过一些常用的代码,依据可视化工具,来窥探这些代码背后,jvm内存分配的策略,其中会有颠覆全网80%的关于jvm方法区的认知(静态变量的存储…

MongoDB 是一款非常热门的NoSQL,面向文档的数据库管理系统,官方下载地址是:MongoDB,博主选择的是 Enterprise Server (MongoDB 3.2.9)版本,安装在Windows环境中. MongoDB使用BSON对象来存储,与JSON格式类型的键值对(key/value)类似,MongoDB数据库和关系型DB的存储模型对应关系: 一,设置Path环境变量 在Windows 环境中,MongoDB默认的安装文件存储目录是:C:\Program Files\Mongo…

伴随着前期的基础积累,翻过API,读过一些Demo,总觉得自己已经摸透了Prefuse,小打小闹似乎已经无法满足内心膨胀的自己.还记得儿时看的<武状元苏乞儿>中降龙十八掌最后一张居然是空白页,在千钧一发之际以为自己要嗝屁了,一阵东风让苏乞儿明白了,最后一章要做的原来是——整合.没错,今天我们就来好好谈谈整合! 看懂API不代表你会灵活运用某个类,会用一些类不代表能实现小功能,耍的了小功能不一定会做可视化工具整合,整合之道,奥妙无穷! 前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(四)---被…

辗转一圈还是回到了我魂牵梦绕的可视化上来了. 在Gephi+Netbeans上折腾了将近一个星期后,我深深的体会到个人对于代码的驾驭能力尚有提升的空间^_^,路很长,方向很重要,三思而行. 转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/VisualizationSoloShow.html 之前一个星期的研究体会如下: 1.作为一个可视化方向入门级菜鸟来说,靠一个人啃下gephi这个已经相对成熟的软件源码来说确有心有余而力不足之感. 2.Gephi是一个优秀…

大家都知道MYSQL是开源的数据库,现在MYSQL在企业中的使用也越来越多,本人之前用过SQL SERVER数据库,因业务需要和自己的兴趣想要学习MYSQL,对于MYSQL,本人还是新手,请大家多多指正. 1.安装mysql 本人安装的版本是mysql5.6 Mysql 5.6的安装包下载地址:http://pan.baidu.com/s/1o6qHG5G 安装过程比较简单,基本上是下一步下一步,安装过程中需要设置mysql的登录密码.本人安装的时候附带安装了mysql的可视化工具MySQL W…

国外站点DATAVISUALIZATION.CH为大家总结出了当前热用的43款可视化工具,包括Arbor.Chroma.js.D3.js.Google Chart Tools等,绝对让你一饱眼福. 1.Arbor.js Arbor是一个免费的.可视化的图形库,基于矢量创建动态的连接图.它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的.力导向的布局算法. 2.CartoDB CartoDB是一个地图Web Service,并提供非常丰富API,利用它可以轻松创建动态的.可视化的数据驱动地图. 3.Chr…