visdom使用监视训练过程的应用，viz.line参数说明

待办

viz = Visdom()

viz.line([0.], [0.], win='train_loss', opts=dict(title='train loss'))

viz.line([[0.0, 0.0]], [0.], win='test', opts=dict(title='test loss&acc.',

                                                   legend=['loss', 'acc.']))

这里前两个参数，一个表示指定变化指标数量，一个或者两个提前占位，并初始化为0，第二个参数表示进行到第几步全局minibatch批次号总共进行了几个minibatch

https://blog.csdn.net/SHU15121856/article/details/88818539

训练的过程中，填充指定变化的值和step得到动态图

visdom使用监视训练过程的应用，viz.line参数说明的更多相关文章

  1. visdom可视化pytorch训练过程

    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 ...

  2. 【AdaBoost算法】强分类器训练过程

    一.强分类器训练过程 算法原理如下(参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International ...

  3. （原）torch的训练过程

    转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址: http://ju.outofmemory.cn/entry/284 ...

  4. caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

    转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果.如 ...

  5. 深度残差网(deep residual networks)的训练过程

    这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-r ...

  6. mxnet的训练过程——从python到C++

    mxnet的训练过程--从python到C++ mxnet(github-mxnet)的python接口相当完善,我们可以完全不看C++的代码就能直接训练模型,如果我们要学习它的C++的代码,从pyt ...

  7. ubuntu14.04上实现faster rcnn_TF的demo程序及训练过程

    安装环境:Ubuntu14.04.显卡Tesla K40C+GeForce GT 705.tensorflow1.0.0.pycharm5.0 说明:原文见博客园,有问题原文下留言,不定期回复.本文作 ...

  8. TensorFlow从1到2（七）线性回归模型预测汽车油耗以及训练过程优化

    线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是 ...

  9. 09 使用Tensorboard查看训练过程

    打开Python Shell,执行以下代码: import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,30 ...

随机推荐

  1. idea将普通项目转换为maven项目

    方式一 1.在项目根目录下,新建文件 pom.xml,并填写好内容. 2.在pom.xml文件上,右键 Add as Maven Project 或 在项目上,右键 Add Framework Sup ...

  2. 使用ASP.NET Core 3.x 构建 RESTful API - 5.1 输入验证

    说到验证,那就需要做三件事: 定义验证规则 按验证规则进行检查 报告验证的错误.在把错误报告给API消费者的时候,报告里并不包含到底是服务端还是API消费者引起的错误,这是状态码的工作.而通常响应的B ...

  3. 函数的默认值与动态参数arguments的总结

    在js函数与作用域,了解函数基本概念中,我们发现当函数的实参有一个没有上传的时候,对应的形参time展示的值就是undefined,如下代码所示: <!DOCTYPE html> < ...

  4. 常用 Jenkins 配置

    General Use custom workspace Directory: {directory, d:\github\} Source Code Management Git plugin Gi ...

  5. 第1节-认识Jemeter

    1-Jemeter是什么 Apache JMeter是一款100%纯java实现的应用程序,它是开源的.该软件用于测试软件系统或应用程序的功能和性能. 最初设计这个软件的目的是用户测试web应用程序, ...

  6. 剑指offer-面试题22-链表中倒数第k个节点-双指针

    /* 题目: 链表中倒数第k个节点 */ /* 思路: 考虑边界条件:链表为空,k值超过链表长度. 双指针: q指针指向第k个节点,p指针指向第1个节点. q指针指向最后一个节点,p指针指向倒数第k个 ...

  7. 问题 D: 八皇后

    #include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; cons ...

  8. Linux 编译安装python3

    编译安装python3的步骤 1.很重要,必须执行此操作,安装好编译环境,c语言也是编译后运行,需要gcc编译器golang,对代码先编译,再运行,python是直接运行yum install gcc ...

  9. kindle怎么导入电子书

    参考网址:https://jingyan.baidu.com/article/59a015e342a165f795886545.html

  10. 1级搭建类101-Oracle 11g 单实例 FS LVM（11.2.0.4+RHEL 5）公开

    项目文档引子系列是根据项目原型,制作的测试实验文档,目的是为了提升项目过程中的实际动手能力,打造精品文档AskScuti. 项目文档引子系列目前不对外发布,仅作为博客记录.如学员在实际工作过程中需提前 ...