Ubuntu上如何安装PyTorch的可视化工具

以下是Ubuntu上安装PyTorch常用可视化工具的方法：

1. TensorBoard（官方工具，用于训练过程可视化）

   pip install tensorboard  
   

   使用：在代码中添加SummaryWriter记录数据，训练后通过tensorboard --logdir=runs启动服务，浏览器访问http://localhost:6006查看。

2. Matplotlib/Seaborn（基础图表可视化）

   pip install matplotlib seaborn  
   

   用于绘制损失曲线、参数分布等，示例代码可参考。

3. PyTorchviz（模型计算图可视化）

   pip install torchviz  
   

   需先安装Graphviz：sudo apt install graphviz，使用make_dot生成模型结构图。

4. Netron（深度学习模型结构可视化）

   pip install netron  
   

   启动服务：netron model.pt --port 8080，浏览器访问http://localhost:8080查看模型结构。

5. Torchinfo（模型参数统计可视化）

   pip install torchinfo  
   

   使用：summary(model, input_size=(3, 224, 224))打印模型层参数信息。

安装后可根据工具特性在代码中调用对应函数生成可视化结果。