Pytorchでtensorboardを利用する #DeepLearning

はじめに

pytorchでの学習結果をtensorboardで確認するための手順。

環境

python==3.6.3
pytorch==0.4.0

tensorflowとtensorboardXのインストール

pip install tensorflow
pip install tensorboardx

tensorboardに食わせるログの設定の仕方

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import tensorboardX as tbx # tensorboardXのインポート[ポイント1]
~(中略)~

# model definition
model = Darknet(opt.model_config_path)
# data definition
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    ListDataset(train_path), batch_size=opt.batch_size, shuffle=False, num_workers=opt.n_cpu
)
~(中略)~

# SummaryWriterのインスタンス作成[ポイント2]
writer = tbx.SummaryWriter()

# 学習スタート
for epoch in range(opt.epochs):
    for batch_i, (_, imgs, targets) in enumerate(dataloader):
        imgs = Variable(imgs.type(Tensor))
        targets = Variable(targets.type(Tensor), requires_grad=False)
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(imgs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # tensorboard用log出力設定1[ポイント3]
        writer.add_scalar('data/total_loss', loss.item(), (epoch + 1) * batch_i)
        # tensorboard用log出力設定2[ポイント4]
        writer.add_scalars('data/loss',
                           {
                               'x': model.losses["x"],
                               'y': model.losses["y"],
                               'w': model.losses["w"],
                               'h': model.losses["h"],
                               'conf': model.losses["conf"],
                               'cls': model.losses["cls"]},
                           (epoch + 1) * batch_i)

    # tensorboard用log出力設定3[ポイント5]
    writer.add_scalars('data/metrics',
                    {
                        'recall': model.losses["recall"],
                        'precision': model.losses["precision"]},
                    (epoch))

# tensorboard用の値のjsonファイルへの保存[ポイント6]
writer.export_scalars_to_json("./all_scalars.json")
# SummaryWriterのclose[ポイント7]
writer.close()

得られるtensorboardの画面

ポイントの解説

ポイント1:tensorboardXのインポート

単純にインポートするだけ。ここでエラーが出たら、pipでtensorboardXをインストール。

ポイント2:SummaryWriterのインスタンス作成

writer = tensorboardX.SummaryWriter()の形で作成し、このwriterにiterationごとに出力していく。

ポイント3, 4

writer.add_scalar(名称, 保存するデータ, iteration数)でwriterにaddしていく。
writer.add_scalar()は、単一のデータを、writer.add_scalars()は保存するデータにdict形式で指定することで、複数の値を一度に保存できる。
名称をfoo/bar形式にすることで、tensorboardのログの表示のまとまりがfoo単位となり、その下にbar1, bar2と連なる形で出力ができる。

ポイント5

writer.add_scalerをまたしているが、名称をlossからmetricsに変えたことで、表示のまとまりが別となり、lossのかたまりとmetricsのかたまりの別に別れて出力することを明示している。

ポイント6

tensorboardの値をjsonで保存する。機会があるかどうか不明だが、このjsonを保存しておいて、lossの最小値のモデルの選択などが可能となる。

ポイント7

処理終了後にwriter.close()で終了する。

これにより、実行スクリプトの配下にruns/というディレクトリができ、以下のコマンドでtensorboardで上記の値の確認ができる。

tensorboard --logdir runs/

その他

詰まったポイント

tensorboard --logdir runs/を実行したら、以下のエラーが発生した。

RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
ImportError: numpy.core.umath failed to import
ImportError: numpy.core.umath failed to import
2019-01-08 15:21:35.905720: F tensorflow/python/lib/core/bfloat16.cc:675] Check failed: PyBfloat16_Type.tp_base != nullptr
Abort trap: 6

pip uninstall numpy
pip install --no-cache-dir numpy==1.14.5
で解決した。

画像などその他情報のtensorboard保存

writer.add_image('Image', x, n_iter)でimageを保存できそう。
その他にも、writer.add_audio()やwriter.add_text()などが存在する。