pytorch學習筆記（八）：PytTorch視覺化檢視 visdom

Visdom PyTorch視覺化檢視

本文翻譯的時候把 略去了 Torch部分。

項目地址

一個靈活的視覺化檢視，可用來對於 即時，富資料的 建立，組織和共用。支援Torch和Numpy。 總覽 基本概念 Setup 啟動 可視化介面 總結 總覽

Visdom目的是促進遠端資料的可視化，重點是支援科學實驗。。

向您和您的合作者發送可視化 映像，圖片和文本。

通過編程組織您的可視化空間，或者通過UI為即時資料建立dashboards，檢查實驗的結果，或者debug實驗代碼。

基本概念

Visdom有一組簡單的特性，可以用它們組合成不同的用例。 Panes（窗格）

UI剛開始是個白板–您可以用映像，圖片，文本填充它。這些填充的資料出現在 Panes 中，您可以這些Panes進行 拖放，刪除，調整大小和銷毀操作。Panes是儲存在 envs 中的， envs的狀態 儲存在會話之間。您可以下載Panes中的內容–包括您在svg中的繪圖。

Tip: 您可以使用瀏覽器的放大縮小功能來調整UI的大小。 Environments(環境)

您可以使用envs對可視化空間進行分區。預設地，每個使用者都會有一個叫做main的envs。可以通過編程或UI建立新的envs。envs的狀態是長期儲存的。

您可以通過 url: http://localhost.com:8097/env/main訪問特定的env。 
You can access a specific env via url: http://localhost.com:8097/env/main. 如果您的伺服器是被託管的，那麼您可以將此url分享給其他人，那麼其他人也會看到您的可視化結果。

管理 Envs: 
在初始化伺服器的時候，您的 envs 預設通過$HOME/.visdom/ 載入。您也可以將自訂的路徑 當作命令列參數 傳入。如果您移除了Env檔案夾下的.json檔案，那麼相應的環境也會被刪除。 State（狀態）

一旦您建立了一些可視化，狀態是被儲存的。伺服器自動緩衝您的可視化–如果您重新載入網頁，您的可視化會重新出現。

Save: 你可以手動的儲存env通過點擊save按鈕。它會首先序列化env的狀態，然後以json檔案的形式儲存到硬碟上，包括視窗的位置。 同樣，您也可以通過編程來實現env的儲存。 

當面對一些十分複雜的可視化，例如參數設定非常重要，這中儲存env狀態的方法是十分有用的。例：資料豐富的示範，模型的訓練 dashboard， 或者 系統實驗。這種設計依舊可以使這些可視化十分容易分享和複用。

Fork: 有過您輸入了一個新的env 名字，saving會建立一個心的env – 有效forking之前的狀態。（註：這個fork等價於github的fork，跟複製的意思差不多） Setup

需要 Python 2.7/3 (and optionally Torch7)

# Install Python server and client，如果您使用python的話，裝這一個就可以了。pip install visdom

1 2 3 啟動

啟動伺服器（可能在screen或者tmux中）：

python -m visdom.server

1

一旦啟動伺服器，您就可以通過在瀏覽器中輸入http://localhost:8097來訪問 Visdom，localhost可以換成您的託管地址。

If the above does not work, try using an SSH tunnel to your server by adding the following line to your local~/.ssh/config: 
LocalForward 127.0.0.1:8097 127.0.0.1:8097. Python example

import visdomimport numpy as npvis = visdom.Visdom()vis.text('Hello, world!')vis.image(np.ones((3, 10, 10)))

1 2 3 4 5 Demos

python example/demo.py

1 可視化介面

Visdom支援下列API。由Plotly提供可視化支援。 vis.scatter : 2D 或 3D 散佈圖 vis.line : 線圖 vis.stem : 莖葉圖 vis.heatmap : 熱力圖 vis.bar : 橫條圖 vis.histogram: 長條圖 vis.boxplot : 箱型圖 vis.surf : 表面圖 vis.contour : 輪廓圖 vis.quiver : 繪出二維向量場 vis.image : 圖片 vis.text : 文本 vis.mesh : 網格圖 vis.save : 序列化狀態

關於上述API更詳盡的解釋將在下面給出。為了對visdom的能力有一個快速的瞭解，您可以看一下 example ，或者，您可以繼續往下看。

這些API的確切輸入類型有所不同，儘管大多數API 的輸入包含，一個tensor X（儲存資料）和一個可選的tensor Y（儲存標籤或者時間戳記）。所有的繪圖函數都接收一個選擇性參數win，用來將圖畫到一個特定的window上。每個繪圖函數也會返回當前繪圖的win。您也可以指定 匯出的圖添加到哪個env上。 
（這裡的window的意思就是之前說的Pane）。

plot.scatter

這個函數是用來畫2D或3D資料的散佈圖。它需要輸入 N*2或N*3的 tensor X來指定N個點的位置。一個可供選擇的長度為N的vector用來儲存X中的點對應的標籤(1 到 K)。 – 標籤可以通過點的顏色反應出來。

scatter()支援下列的選項： options.colormap : 色圖（控製圖的顏色） (string; default = 'Viridis') options.markersymbol: 標記符號 (string; default = 'dot') options.markersize : 標記大小(