PyTorchで訓練プロセス中の指標を保存して可視化する方法は？

PyTorchでは、TensorboardXライブラリを使用してトレーニングプロセスでのメトリクスを保存して可視化することができます。以下は、PyTorchで損失値と精度指標を保存および可視化する方法を示す簡単なサンプルコードです。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建一个TensorboardX写入器
writer = SummaryWriter()

# 在训练过程中保存损失值和准确率指标
for i in range(num_epochs):
    # 在每个epoch内计算损失值和准确率
    loss = ...
    accuracy = ...
    
    # 将损失值和准确率写入TensorboardX
    writer.add_scalar('Loss', loss, i)
    writer.add_scalar('Accuracy', accuracy, i)

    # 打印训练进度
    print(f'Epoch {i+1}/{num_epochs}, Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')

# 关闭TensorboardX写入器
writer.close()

上記のコード例では、まずSummaryWriterクラスをインポートし、SummaryWriterオブジェクトを作成します。トレーニング中、各エポックで損失値と精度を計算し、add_scalarメソッドを使用してTensorboardXに書き込みます。最後に、トレーニングが終了したら、TensorboardXのライターを閉じることを忘れないでください。Tensorboardサービスを起動し、ブラウザでトレーニングプロセスのメトリクスの可視化結果を表示するには、ターミナルでtensorboard –logdir=runsコマンドを実行してください。