Pytorch使用

1. 使用tensorboard可视化 —— 官方参考

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np

writer = SummaryWriter('./log/)
# 添加标量，如准确率
writer.add_scalar(tag='acc', scalar=acc,  step=epoch)
# 添加P-R曲线，适用于二分类
writer.add_pr_curve('pr_curve', labels, predictions, 0) # labels是真实标签，predictions是每个样本的正类预测概率，二者均应该为tensor或nparray类型

writer.close()    # 必须close，否则最后一个结果可能会丢失

查看结果，在命令行执行
tensorboard --logdir ./log/