我正在研究一种深度学习模型，该模型接受图像输入，将其编码为潜在表示并重建它们。
我正在使用可视化来可视化输入，输出，潜在变量，并监控损失函数。我创建一个vis = visdom.Visdom()对象，并将其传递到网络中。当网络使用各种潜在变量时，Visdom对象使用vis.image(...)将其可视化。
问题是这种设计意味着图像以不同步的方式绘制，这使得很难跟踪可视化中的哪些图像彼此对应。我想让它仅每n次迭代显示一次visdom，但我不清楚如何执行此操作。
当然，我可以使网络返回其所有潜在变量并仅在训练脚本中调用vis.image，但是有办法避免这种情况吗？