一、前言
在深度學習模型訓練的過程中，常常需要實時監聽並可視化一些數據，如損失值loss，正確率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫屬；在Pytorch中，也有類似的TensorboardX，但據說其在張量數據加載的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook開發的一款可視化工具，其實質是一款在網頁端的web服務器，對Pytorch的支持較好。
二、安裝和啟動
visdom的安裝比較簡單，可以直接使用pip命令。
# visdom 安裝指令 pip install visdom
執行安裝命令后，可以執行以下命令啟動visdom。
# 啟動 visdom web服務器 python -m visdom.server
若安裝成功，則會返回一個網頁地址；若報錯，則安裝失敗，可以自行去github上下載源碼安裝。
將網址復制后在瀏覽器中打開，就可以看到visdom的主界面。
遠程連接本地可視化
1. 連接ssh時，將服務器的8097端口重定向到自己機器上來：
ssh -L 18097:127.0.0.1:8097 username@remote_server_ip（一定要在本地dos窗口輸入，不要在xshell里面輸入） 其中：18097:127.0.0.1代表自己機器上的18097號端口，8097是服務器上visdom使用的端口。
2. 在服務器上使用8097端口正常啟動tensorboard：
python -m visdom.server
3. 在本地瀏覽器中輸入地址：
127.0.0.1:18097作者：kyle0x54
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來源：簡書
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三、簡單使用
這里以監聽損失值loss數據，准確率acc數據及可視化圖像等方面簡要介紹visdom的使用。
3.1 監聽單一數據loss
在模型訓練過程中，loss是最常監聽的數據，這里就以loss的監聽為例，使用visdom可視化loss的變化過程。為了使代碼更加簡潔，這里以for循環代替模型逐輪訓練的過程，loss值則在每個循環內部隨機產生。
from visdom import Visdom
import numpy as np
import time
# 將窗口類實例化
viz = Visdom()
# 創建窗口並初始化
viz.line([0.], [0], win='train_loss', opts=dict(title='train_loss'))
for global_steps in range(10):
# 隨機獲取loss值
loss = 0.2 * np.random.randn() + 1
# 更新窗口圖像
viz.line([loss], [global_steps], win='train_loss', update='append')
time.sleep(0.5)
3.2 同時監聽loss和acc
from visdom import Visdom
import numpy as np
import time
# 將窗口類實例化
viz = Visdom()
# 創建窗口並初始化
viz.line([[0.,0.]], [0], win='train', opts=dict(title='loss&acc', legend=['loss', 'acc']))
for global_steps in range(10):
# 隨機獲取loss和acc
loss = 0.1 * np.random.randn() + 1
acc = 0.1 * np.random.randn() + 0.5
# 更新窗口圖像
viz.line([[loss, acc]], [global_steps], win='train', update='append')
# 延時0.5s
time.sleep(0.5)
3.3 可視化圖像
在處理圖像任務時，還可以用visdom對圖像進行可視化。
from visdom import Visdom
import numpy as np
import cv2
import torch
# 使用opencv讀取數據
img = cv2.imread('pkq.jpg')
# opencv按照BGR讀取，而visdom默認按照RGB顯示,因此要進行通道轉換
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# visdom類似於pytorch中的卷積模型，接收的數據都要求通道數在前
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = torch.from_numpy(img)
# 可視化圖像
viz.image(img, win='pkq')
visdom可以同時在主面板中打開多個窗口，執行上面3個可視化程序后，主面板如下所示：
