Upstage AI Lab 2기 [Day060]

Upstage AI Lab 2기

2024년 3월 8일 (금) Day_060

온라인 강의

 

오늘의 목표!

[모니터링을 위한 TensorBoard와 Wandb] 수강하고 VGG net, ResNet 짜보기!

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter("./runs/tutorial")

# IPython 환경에서 tensorboard 확장 기능을 로드하는 역할을 합니다.
%load_ext tensorboard

# ./runs/tutorial 위치에 저장된 로그를 위치로 tensorboard를 실행합니다.
%tensorboard --logdir ./runs/tutorial

%reload_ext tensorboard
%tensorboard --logdir ./runs/tutorial

 

## 텐서보드는 기본적으로 로그 파일에 로그를 저장
## SummaryWriter가 로그파일을 시각화 해줌
## SummaryWriter의 인자 명으로 들어가는 것은 로그 파일들이 저장될 위치

 

 

 

 

 

 

 

 

 

tensorboard logging을 위해 추가된 부분 

in training_loop

# loss, accuracy 로깅
writer.add_scalar("Loss/train_loss", train_loss, epoch)
writer.add_scalar("Loss/valid_loss", valid_loss, epoch)
writer.add_scalar("Metric/train_accuracy", train_accuracy, epoch)
writer.add_scalar("Metric/valid_accuracy", valid_accuracy, epoch)

 

Epoch [8/100], Train Loss: 0.0190, Train Accuracy: 0.9939 Valid Loss: 0.0392, Valid Accuracy: 0.9893

 

 

 

in training_loop

monitoring_value = {'train_loss': train_loss, 'train_accuracy': train_accuracy, 'valid_loss': valid_loss, 'valid_accuracy': valid_accuracy}
run.log(monitoring_value, step=epoch)

 

 

 

 

 

 

 

 

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기타 참고자료

https://dacon.io/codeshare/4750