使用Visdom监控PyTorch训练进程

最近用上了Facebook开发的远程可视化神器Visdom，特此记录一下。

安装

pip install visdom -i https://pypi.douban.com/simple

使用scatter函数

import visdom

viz = visdom.Visdom()
win = viz.scatter(X=np.asarray([[0,0]]))
pass

for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs):

    # train for one epoch
    loss_avg = train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch, args)
    viz.scatter(X=np.array([[epoch,loss_avg]]),
                name="train",
                win=win,
                update="append")

    # evaluate on validation set
    loss_avg = validate(val_loader, model, criterion, args)
    viz.scatter(X=np.array([[epoch,loss_avg]]),
                name='val',
                win=win,
                update='append')
        
    pass
    

scatter有几个参数：
X代表二维或三维中的点的坐标，格式是array或者tensor；
Y代表label ID，从1到k，图像会自动显示不同的颜色；
update如果是append就是添加点，如果是replace就是替换，是remove就删除；
name会指定trace的名字；
win可以指定显示图像的窗口。

演示一下

我在实验室服务器上跑PyTorch，需要ssh登陆到服务器上查看动态（虽然有了progressbar已经感觉自己很帅了）：

但如果想看最近验证集的loss，跑程序前就要记得用tee记录日志，把日志cat出来再grep出loss信息…总之非常麻烦。
现在有了visdom，Chrome打开服务器ip，端口8097，直接看图就完事了！嘻嘻。

注：需要先在服务器上启动visdom server：python -m visdom.server可以放tmux后台一直开着，或者干脆直接用nohup &