MXBoard中怎么利用MXNet实现数据可视化

本篇文章为大家展示了MXBoard中怎么利用MXNet 实现数据可视化，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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安装教程

安装MXNet

1pip install mxnet-cu80 --pre  # Amusi的环境是CUDA8.0

安装MXBoard

1pip install mxboard

安装TensorBoard

1pip install tensorflow-gpu==1.4 tensorboard # Amusi指定了TensorFlow版本

注：要想在浏览器中可视化数据，MXBoard还必须依赖于TensorBoard，因此还需要下载安装TensorFlow和TensorBoard（TensorFlow真的很NB）

测试TensorBoard

1tensorboard --help

若成功安装，则会输出一堆tensorboard的指令提示信息，如下图所示：

测试：利用 MXBoard 来可视化 MXNet 数据

新建Python脚本文件，命名为MXBoard-Test.py

1import mxnet as mx
2from mxboard import SummaryWriter
3
4with SummaryWriter(logdir='./logs') as sw:
5    for i in range(10):
6        # create a normal distribution with fixed mean and decreasing std
7        data = mx.nd.normal(loc=0, scale=10.0/(i+1), shape=(10, 3, 8, 8))
8        sw.add_histogram(tag='norml_dist', values=data, bins=200, global_step=i)

运行该脚本文件，可在同路径下生成logs文件夹，如下图所示：

打开终端，切换到利用TensorBoard可视化

1tensorboard --logdir=./logs --host=127.0.0.1 --port=8888

根据输出提示，将http://127.0.0.1:8888网址复制粘贴到Chrome浏览器中

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