下午好!我想在pytorch中使用tensorboard记录火车的损失,我在那里得到了一个错误。
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'items'
我想解决这个错误,并检查日志使用tensorboard.在这里,我显示我的代码。
l_mse = mseloss(img,decoder_out)
writer.add_scalars("MSE",l_mse,n_iter)
img
是真实的图像在GAN和 decoder_out
是发电机的输出,然后我有错误的打击。
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 39, in <module>
main()
File "main.py", line 22, in main
solover.train(dataloader)
File "path to my file", line 239, in train
writer.add_scalars("MSE",l_mse,n_iter)
File "/~~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 378, in add_scalars
for tag, scalar_value in tag_scalar_dict.items():
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'items'
我试过
writer.add_scalars("MSE",l_mse,n_iter).eval()
writer.add_scalars("MSE",l_mse.item(),n_iter)
writer.add_scalars("MSE",l_mse.detach().cpu().numpy(),n_iter)
但仍然不能很好地工作。
你调用的是 writer.add_scalars
附带 s
. 从 Pytorch Tensorboardx 文档中你可以看到,这个函数期待一个 dictionary
作为输入。
add_scalars(main_tag, tag_scalar_dict, global_step=None, walltime=None)
writer = SummaryWriter()
r = 5
for i in range(100):
writer.add_scalars('run_14h', {'xsinx':i*np.sin(i/r),
'xcosx':i*np.cos(i/r),
'tanx': np.tan(i/r)}, i)
writer.close()
使用 writer.add_scalar
而是
要记录一个标量值,使用
writer.add_scalar('myscalar', value, iteration)
. 请注意,如果您输入一个 PyTorch 张量,程序会发出抱怨。记住,要通过以下方式提取标量值x.item()
如果x是一个火炬标量张量。
writer.add_scalar("MSE", l_mse.item(), n_iter)