Python PyTorch SummaryWriter.add_hparams用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter.add_hparams 的用法。

用法:

add_hparams(hparam_dict, metric_dict, hparam_domain_discrete=None, run_name=None)

参数：

• hparam_dict(dict) -字典中的每个键值对都是超参数的名称及其对应的值。值的类型可以是 bool 、 string 、 float 、 int 或 None 之一。

• metric_dict(dict) -字典中的每个键值对都是度量的名称及其对应的值。注意这里使用的键在张量板记录中应该是唯一的。否则，您通过add_scalar 添加的值将显示在 hparam 插件中。在大多数情况下，这是不需要的。

• hparam_domain_discrete-(可选[Dict[str, List[Any]]])一个字典，包含超参数的名称和它们可以保存的所有离散值

• run_name(str) -运行的名称，作为 logdir 的一部分包含。如果未指定，将使用当前时间戳。

在 TensorBoard 中添加一组要比较的超参数。

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
with SummaryWriter() as w:
    for i in range(5):
        w.add_hparams({'lr': 0.1*i, 'bsize': i},
                      {'hparam/accuracy': 10*i, 'hparam/loss': 10*i})

预期结果：