是否有任何工具可以监控PyTorch中的网络培训？就像张量流中的张量板一样。
答案 0 :(得分：3)
我正在使用tensorboardX。它支持TensorBoard的大多数（如果不是全部）功能。我正在使用标量，图像，分布，直方图和文本。我没有尝试其余的，如音频和图形，但回购还包含这些用例的示例。使用pip可以轻松完成安装。这一切都在回购的README文件中解释。
还有其他github repos，它实现了PyTorch（和其他语言/框架）到tensorboard的包装器。据我所知，他们支持的功能较少。但请看一下：
答案 1 :(得分：1)
我之前在论坛上问过这个问题。 Tensorboard对于Tensorflow来说似乎非常方便，它也是库/框架本身的一部分。然而，PyTorch不会采取相同的方法。但有一个名为visdom here的库由Facebook发布，可帮助您记录培训信息。这使您可以灵活地按照自己的方式记录信息。虽然这意味着很多灵活性，但这也意味着你需要编写一些额外的代码来使事情发挥作用。
答案 2 :(得分：1)
PyTorch 1.1.0通过torch.utils.tensorboard原生支持TensorBoard。该API与tensorboardX非常相似。有关更多详细信息，请参见documentation。
答案 3 :(得分：0)
跟随黑鸟的回答，我也是Tensorboard-PyTorch的忠实粉丝。但是我也发现它的API水平相对较低，我一遍又一遍地写了很多类似的代码来进行日志记录。所以（无耻的插件）我已经在它上面编写了一个小包，以最少的代码自动监控网络培训实验。希望其他人发现它有用。 pytorch-monitor
答案 4 :(得分：0)
Minetorch在过去2场Kaggle比赛中对我有很大帮助。我认为它已经可供其他人使用。它具有内置的tensorboard或matplotlib支持。还有许多使工作变得容易的其他功能，包括：
它仍在开发中，因此任何问题或PR都非常受欢迎：）