在本地远程使用服务器上的visdom
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、visdom是什么?二、使用步骤1.在服务器上安装visdom2.启动visdom2.1可能出现问题:2.2解决办法:2.2.1.找到visdom的位置2.2.2修改server.py文件2.2.3下载visdom的包2.2.4再次启动visdom额外问题最后前言感觉我把在本地使用服务器上visdom的坑都踩了一遍,写
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前言
感觉我把在本地使用服务器上visdom的坑都踩了一遍,写这篇文章记录一下。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、visdom是什么?
在深度学习领域,模型训练是一个必须的过程,因此常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等。在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属;在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好。
二、使用步骤
1.在服务器上安装visdom
代码如下(示例):
pip install visdom
2.启动visdom
下载完成后,使用visdom时需要先启动visdom
代码如下(示例):
python -m visdom.server
2.1可能出现问题:
此时可能出现问题,启动会卡在这里不动。这是因为需要下载相应的脚本,但是需要翻墙,所以是下载不下来的,就会卡在这里不动。
2.2解决办法:
2.2.1.找到visdom的位置
代码如下(示例):
import os
import visdom
print(os.path.dirname(visdom.__file__))
2.2.2修改server.py文件
在visdom下找到server.py文件,将文件中download_scripts()注释掉,不让他在线下载。
def download_scripts_and_run():
#download_scripts() # 注释掉这一句
main()
2.2.3下载visdom的包
自己下载visdom需要的static包,将下载好的包解压,然后放到visdom中进行替换。
visdom路径按照上述步骤2.2.1,自己查找。
下载链接,提取码:b10a
非常非常感谢这篇文章的作者提供的包,感谢无私分享。
2.2.4再次启动visdom
若成功,如下图(示例):
此时,可以在本地浏览器输入http://服务器IP:8097
如下图(示例)
额外问题----蓝屏
在我使用visdom时,还遇到过一个额外的问题:
可以启动visdom,但是浏览器蓝屏
如下图(示例):
关于蓝屏问题,是我之前下载的static文件夹有问题,关于网页的css,js等无法正常起作用。解决这个问题的方法就是重新下载能用的static文件夹,经测试,上述步骤2.2.3中提供的static包是没有问题的,可以完美解决蓝屏问题。
最后
再次感谢这篇文章的作者提供的包,感谢无私分享。
下载链接,提取码:b10a
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