2025年pytorch模型部署到web(pytorch模型部署到树莓派)

pytorch模型部署到web(pytorch模型部署到树莓派)nbsp 更新 新版 visdom0 1 7 安装方式为 conda install c srivasv visdom nbsp nbsp pytorch 下可采用 visidom 作为可视化工具 nbsp nbsp 启动 nbsp 在浏览器输入 http localhost 8097 即可启动 nbsp Note 1 有时安装了之后不能用 比如网页什么都没有 可尝试替换 nbsp



更新:新版visdom0.1.7安装方式为:conda install -c srivasv visdom

pytorch下可采用visidom作为可视化工具

启动

在浏览器输入:http://localhost:8097/,即可启动

Note:

(1)有时安装了之后不能用,比如网页什么都没有,可尝试替换 Anaconda3Libsite-packagesvisdom下的static文件夹(如果你用anaconda的话),是因为网络的原因,导致文件下载不全,文件链接链接:https://pan.baidu.com/s/1c4liqoK 密码:q1sx,在Linux(Ubuntu)下也是同样的处理,在Libsite-packagesvisdom下替换static文件,重启生效!!!!

(2)有时候启动visdom的时候,显示目标计算机拒绝等网络连接不成功,可用如下测试

主要是我是用了代理上网,导致我的IE浏览器的Internet选项被改变,如下图:

pytorch bert可视化_pytorch



首先介绍一下visdom中的line()函数:

1) 画一条直线

在运行上面的程序之前,首先启动visdom,在cmd里输入python -m visdom.server,然后在浏览器里输入:http://localhost:8097/,默认是在main环境下:

pytorch bert可视化_visdom_02

上面的代码里,我们设置环境窗口的名称是'my_wind',所以我们需要打开my_wind环境,如下:

pytorch bert可视化_pytorch_03

运行代码!

pytorch bert可视化_pytorch_04

2) 如果要画多条直线



pytorch bert可视化_损失函数loss_05

注意:以上变量的值在绘制前是确定了的

3)如果要绘制随程序运行逐渐产生的值,如在训练的时候,可以采用line的update方法

最后是深度学习训练过程中的损失函数可视化,参考的是pytorch实战指南里的可视化操作。

将损失函数的可视化放在visual_loss.py文件:

在jupyter notebook——loss_visual_test.ipynb中进行函数功能测试:

文件结构:

pytorch bert可视化_可视化_06

其中__init__.py为空

注意:我的visdom版本为

pytorch bert可视化_pytorch_07

也不知道用的是哪个,通过conda install visdom安装的版本比较旧,官网的最新版本是

pytorch bert可视化_损失函数loss_08

安装方式是在终端输入

conda install -c srivasv visdom

编程小号
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