Python PyTorch SummaryWriter.add_hparams用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 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)

參數：

• hparam_dict(dict) -字典中的每個鍵值對都是超參數的名稱及其對應的值。值的類型可以是 bool 、 string 、 float 、 int 或 None 之一。

• metric_dict(dict) -字典中的每個鍵值對都是度量的名稱及其對應的值。注意這裏使用的鍵在張量板記錄中應該是唯一的。否則，您通過add_scalar 添加的值將顯示在 hparam 插件中。在大多數情況下，這是不需要的。

• hparam_domain_discrete-(可選[Dict[str, List[Any]]])一個字典，包含超參數的名稱和它們可以保存的所有離散值

• run_name(str) -運行的名稱，作為 logdir 的一部分包含。如果未指定，將使用當前時間戳。

在 TensorBoard 中添加一組要比較的超參數。

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})

預期結果：