TensorBoardX 与 PyTorch

pytorch_tensorboardX.py 示例演示了如何将 ClearML 集成到使用 PyTorch 和 TensorBoardX 的代码中。

该脚本执行以下操作

• 在 PyTorch 内置的 MNIST 数据集上训练一个简单的深度神经网络
• 在 examples 项目中创建一个名为 pytorch with tensorboardX 的任务
• ClearML 会自动捕获使用 TensorBoardX SummaryWriter 对象记录的标量和文本，以及 PyTorch 创建的模型

标量

损失和准确率指标标量图会显示在任务页面的 ClearML web UI 的 SCALARS 部分。此外，还会包含资源利用率图，标题为 :monitor: machine。

超参数

ClearML 会自动记录使用 argparse 定义的命令行选项。它们显示在 CONFIGURATION > HYPERPARAMETERS > Args 中。

控制台

打印到控制台用于显示训练进度的文本以及所有其他控制台输出，都显示在 CONSOLE 中。

工件

任务创建的模型显示在任务的 ARTIFACTS 标签页中。ClearML 会自动记录和跟踪模型以及使用 PyTorch 创建的任何快照。

点击模型的名称会带您前往模型页面，您可以在其中查看模型详细信息并访问模型。