Pytorch Visdom

fb官方的一些demo

一.  show something

1.  vis.image：显示一张图片

viz.image(
    np.random.rand(3, 512, 256),
    opts=dict(title='Random!', caption='How random.'),
)

• opts.jpgquality：JPG质量（number0-100;默认= 100）
• opts.caption：图像的标题

2.  vis.images：显示一组图片

viz.images(
    np.random.randn(20, 3, 64, 64),
    opts=dict(title='Random images', caption='How random.')
)

输入类型：B x C x H x W张量或list of images全部相同的大小。它使大小的图像（B / Nrow，Nrow）的网格。 可选参数opts：

• nrow：连续的图像数量
• padding：在图像周围填充，四边均匀填充
• opts.jpgquality：JPG质量（number0-100;默认= 100）
• opts.caption：图像的标题

3.   vis.text：显示一段文本

 viz.text('Hello World !)

4.  viz.video：显示一段视频

video = np.empty([256, 250, 250, 3], dtype=np.uint8)
for n in range(256):
      video[n, :, :, :].fill(n)
viz.video(tensor=video)

二.  Draw something

1.   vis.scatter ：绘制2D或3D散点图

Y = np.random.rand(100)
old_scatter = viz.scatter(     # 新开一个scatter窗口
X=np.random.rand(100, 2),
Y=(Y[Y > 0] + 1.5).astype(int),
opts=dict(
    legend=['Didnt', 'Update'],
    xtickmin=-50,
    xtickmax=50,
    xtickstep=0.5,
    ytickmin=-50,
    ytickmax=50,
    ytickstep=0.5,
    markersymbol='cross-thin-open',
),

)
viz.update_window_opts(
win=old_scatter,                 # 更新窗口
opts=dict(
    legend=['Apples', 'Pears'],
    xtickmin=0,
    xtickmax=1,
    xtickstep=0.5,
    ytickmin=0,
    ytickmax=1,
    ytickstep=0.5,
    markersymbol='cross-thin-open',
),
)

• opts.colormap ：colormap（string; default = 'Viridis'）
• opts.markersymbol：标志符号（string;默认= 'dot'）
• opts.markersize ：标记大小（number;默认= '10'）
• opts.markercolor：每个标记的颜色。（torch.*Tensor; default = nil）
• opts.legend ：table包含图例名称

opts.markercolor是一个整数值的张量。张量可以是大小N或N x 3或K或K x 3。

• 尺寸张量N：每个数据点的单一强度值。0 =黑色，255 =红色
• 尺寸张量N x 3：每个数据点的红色，绿色和蓝色强度。0,0,0 =黑色，255,255,255 =白色
• 尺寸K和张量K x 3：与每个数据点具有唯一的颜色不同，对于特定标签的所有点共享相同的颜色。

               

可以在visdom界面上直接保存png格式

又如右上图：

viz.scatter(
    X=np.random.rand(100, 3),
    Y=(Y + 1.5).astype(int),
    opts=dict(
        legend=['Men', 'Women'],
        markersize=5,
    )
)

定制点类型、强度、颜色、文字：

viz.scatter(
    X=np.random.rand(255, 2),
    Y=(np.random.randn(255) > 0) + 1,
    opts=dict(
        markersize=10,
        markercolor=np.floor(np.random.random((2, 3)) * 255),
    ),
)

win = viz.scatter(
    X=np.random.rand(255, 2),
    opts=dict(
        markersize=10,
        markercolor=np.random.randint(0, 255, (255, 3,)),
    ),
)

# assert that the window exists
assert viz.win_exists(win), 'Created window marked as not existing'

# add new trace to scatter plot
viz.scatter(
    X=np.random.rand(255),
    Y=np.random.rand(255),
    win=win,
    name='new_trace',
    update='new'
)

# 2D scatter plot with text labels:
viz.scatter(
    X=np.random.rand(10, 2),
    opts=dict(
        textlabels=['Label %d' % (i + 1) for i in range(10)]
    )
)

效果如下：

2.  viz.bar： 绘制规则的，堆积的或分组的条形图

viz.bar(X=np.random.rand(20))
viz.bar(
    X=np.abs(np.random.rand(5, 3)),
    opts=dict(
        stacked=True,
        legend=['Facebook', 'Google', 'Twitter'],
        rownames=['', '', '', '', '']
    )
)
viz.bar(
    X=np.random.rand(20, 3),
    opts=dict(
        stacked=False,
        legend=['The Netherlands', 'France', 'United States']
    )
)

可选参数：

• opts.rownames：table包含x轴标签
• opts.stacked ：堆栈中的多个列 X
• opts.legend ：table包含图例标签

效果如下：

3  viz.histogram： 绘制直方图

viz.histogram(X=np.random.rand(10000), opts=dict(numbins=20))

可选参数：

• opts.numbins：箱数量（number;默认= 30）

4. viz.heatmap：绘制热图

viz.heatmap(
    X=np.outer(np.arange(1, 6), np.arange(1, 11)),
    opts=dict(
        columnnames=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
        rownames=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5'],
        colormap='Electric',
    )
)

可选参数：

• opts.colormap ：colormap（string; default = 'Viridis'）
• opts.xmin ：clip最小值（number;默认= X:min()）
• opts.xmax ：clip最大值（number;默认= X:max()）
• opts.columnnames：table包含x轴标签
• opts.rownames ：table包含y轴标签

5. viz.contour：绘制等高线

x = np.tile(np.arange(1, 101), (100, 1))
y = x.transpose()
X = np.exp((((x - 50) ** 2) + ((y - 50) ** 2)) / -(20.0 ** 2))
viz.contour(X=X, opts=dict(colormap='Viridis'))

可选参数：

• opts.colormap：colormap（string; default = 'Viridis'）
• opts.xmin ：clip最小值（number;默认= X:min()）
• opts.xmax ：clip最大值（number;默认= X:max()）

6.  vis.surf ：绘制曲面图

viz.surf(X=X, opts=dict(colormap='Hot'))

可选参数：

• opts.colormap：colormap（string; default = 'Viridis'）
• opts.xmin ：clip最小值（number;默认= X:min()）
• opts.xmax ：clip最大值（number;默认= X:max()）

7. vis.boxplot：绘制箱型图

X = np.random.rand(100, 2)
X[:, 1] += 2
viz.boxplot(
    X=X,
    opts=dict(legend=['Men', 'Women'])
)

可选参数：

• opts.legend：中的每一列的标签 X

8.   vis.stem：绘制杆图

Y = np.linspace(0, 2 * math.pi, 70)
X = np.column_stack((np.sin(Y), np.cos(Y)))
viz.stem(
    X=X,
    Y=Y,
    opts=dict(legend=['Sine', 'Cosine'])
)

可选参数：

• opts.colormap：colormap（string; default = 'Viridis'）
• opts.legend ：table包含图例名称

直方图至杆图实例：（左至右，上至下）

9.  viz.quiver：绘制矢量场

X = np.arange(0, 2.1, .2)
Y = np.arange(0, 2.1, .2)
X = np.broadcast_to(np.expand_dims(X, axis=1), (len(X), len(X)))
Y = np.broadcast_to(np.expand_dims(Y, axis=0), (len(Y), len(Y)))
U = np.multiply(np.cos(X), Y)
V = np.multiply(np.sin(X), Y)
viz.quiver(
    X=U,
    Y=V,
    opts=dict(normalize=0.9),
)

• opts.normalize：最长箭头的长度（number）
• opts.arrowheads：显示箭头（boolean;默认= true）

10. viz.pie：绘制饼图

X = np.asarray([19, 26, 55])
viz.pie(
    X=X,
    opts=dict(legend=['Residential', 'Non-Residential', 'Utility'])
)

11.  viz.mesh：绘制网格图

x = [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1]
y = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
z = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
X = np.c_[x, y, z]
i = [7, 0, 0, 0, 4, 4, 6, 6, 4, 0, 3, 2]
j = [3, 4, 1, 2, 5, 6, 5, 2, 0, 1, 6, 3]
k = [0, 7, 2, 3, 6, 7, 1, 1, 5, 5, 7, 6]
Y = np.c_[i, j, k]
viz.mesh(X=X, Y=Y, opts=dict(opacity=0.5))

可选参数：

• opts.color：color（string）
• opts.opacity：多边形不透明度（number介于0和1之间）

矢量场至网格图实例：（左至右，上至下）

12.  vis.line：绘制线条

viz.line(Y=np.random.rand(10), opts=dict(showlegend=True))

Y = np.linspace(-5, 5, 100)
viz.line(
    Y=np.column_stack((Y * Y, np.sqrt(Y + 5))),
    X=np.column_stack((Y, Y)),
    opts=dict(markers=False),
)

可选参数：

• opts.fillarea ：填充行（boolean）以下的区域
• opts.colormap ：colormap（string; default = 'Viridis'）
• opts.markers ：show markers（boolean; default = false）
• opts.markersymbol：标志符号（string;默认= 'dot'）
• opts.markersize ：标记大小（number;默认= '10'）
• opts.legend ：table包含图例名称

更新可选参数：

# line updates
win = viz.line(
    X=np.column_stack((np.arange(0, 10), np.arange(0, 10))),
    Y=np.column_stack((np.linspace(5, 10, 10),
                       np.linspace(5, 10, 10) + 5)),
)
viz.line(
    X=np.column_stack((np.arange(10, 20), np.arange(10, 20))),
    Y=np.column_stack((np.linspace(5, 10, 10),
                       np.linspace(5, 10, 10) + 5)),
    win=win,
    update='append'
)
viz.line(
    X=np.arange(21, 30),
    Y=np.arange(1, 10),
    win=win,
    name='',
    update='append'
)
viz.line(
    X=np.arange(1, 10),
    Y=np.arange(11, 20),
    win=win,
    name='delete this',
    update='append'
)
viz.line(
    X=np.arange(1, 10),
    Y=np.arange(11, 20),
    win=win,
    name='',
    update='insert'
)

附：通用可选参数：

• opts.title ：图标题
• opts.width ：图宽度
• opts.height ：身高
• opts.showlegend ：显示图例（true或false）
• opts.xtype ：x轴的类型（'linear'或'log'）
• opts.xlabel ：x轴的标签
• opts.xtick ：在x轴上显示刻度（boolean）
• opts.xtickmin ：先在x轴上打勾（number）
• opts.xtickmax ：在x轴上的最后一个勾号（number）
• opts.xtickvals ：在x轴（蜱位置table的number多个）
• opts.xticklabels：蜱上x轴（标签table的string多个）
• opts.xtickstep ：x轴上的滴答声之间的距离（number）
• opts.ytype ：y轴的类型（'linear'或'log'）
• opts.ylabel ：y轴的标签
• opts.ytick ：在y轴上显示刻度（boolean）
• opts.ytickmin ：首先在y轴上打勾（number）
• opts.ytickmax ：最后在y轴上打勾（number）
• opts.ytickvals ：在y轴的刻度位置（table的number多个）
• opts.yticklabels：蜱上y轴标签（table的string多个）
• opts.ytickstep ：Y轴上的刻度之间的距离（number）
• opts.marginleft ：左边距（以像素为单位）
• opts.marginright ：右边距（以像素为单位）
• opts.margintop ：顶部边距（以像素为单位）
• opts.marginbottom：底部边距（以像素为单位）