【AI】PyTorch入门（九）：模型、数据、训练过程的可视化工具TensorBoard
1、简述
之前的示例都是通过打印来显示数据和训练过程。
现在PyTorch和TensorBoard结合可以可视化数据、训练过程、评估结果
2、TensorBoard使用步骤
2.1 准备工作
1）需要安装库：
pip install tensorboard
pip install matplotlib
2）获取数据集
读取数据并进行适当的转换，这里使用FashionMNIST数据集。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
# 数据转换方法
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
# 训练及测试数据集
trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST('./data',
download=True,
train=True,
transform=transform)
testset = torchvision.datasets.FashionMNIST('./data',
download=True,
tra