PyTorch 闪电：同一张量板图中的多个标量例如训练和有效损失

问题描述

使用 PyTorch Tensorboard，我可以在单个 Tensorboard 图中记录我的训练和有效损失，如下所示：

writer = torch.utils.tensorboard.SummaryWriter()

for i in range(1,100):
    writer.add_scalars('loss',{'train': 1 / i},i)

for i in range(1,{'valid': 2 / i},i)

如何使用 Pytorch Lightning 的默认 Tensorboard 记录器实现相同的效果？

def training_step(self,batch: Tuple[Tensor,Tensor],_batch_idx: int) -> Tensor:
    inputs_batch,labels_batch = batch

    outputs_batch = self(inputs_batch)
    loss = self.criterion(outputs_batch,labels_batch)

    self.log('loss/train',loss.item())  # creates separate graph

    return loss

def validation_step(self,_batch_idx: int) -> None:
    inputs_batch,labels_batch)

    self.log('loss/valid',loss.item(),on_step=True)  # creates separate graph

解决方法

文档将其描述为 self.logger.experiment.some_tensorboard_function()，其中 some_tensorboard_function 是 tensorboard 提供的函数，因此对于您要使用的问题

self.logger.experiment.add_scalars() 

可以找到 pytorch-lightning 的 Tensorboard 文档 here