关于gpu:深度学习训练-云GPU服务器如何使用Visdom

文章起源 | 恒源云社区（专一人工智能/深度学习云GPU服务器训练平台，618宠粉流动ing，官网体验网址：https://gpushare.com/ ）

原文地址 | https://gpushare.com/docs/bes...

家喻户晓，Visdom 是 Facebook 开发的一款 PyTorch 数据可视化工具～

那如何在云服务器平台装置应用它呢？本篇教程将简略说说～

【筹备】

在装置前，揭示大家一下，恒源云平台实例并不提供公网 IP 地址，服务都是通过端口映射到公网接入点提供链接的～

因而，应用 Visdom 时，须要进行 TensorBoard 服务，并且将 Visdom 端口配置成和 TensorBoard 雷同的 6006 端口上，监听地址须要应用 0.0.0.0。

【装置】

实现以上步骤后，就能够正式装置啦～

在终端输出以下命令即可：

pip install visdom#替换下载动态文件的地址，避免卡 downloadsed -i "s/https:\/\/\(cdnjs.cloudflare.com.*\)/http:\/\/\1/" "$(pip show visdom | grep Location | awk '{print $2}')/visdom/server.py"#进行 TensorBoard 服务supervisorctl stop tensorboard#如果须要禁止 TensorBoard 随实例启动，应用如下命令配置grep -E "autostart" /etc/supervisor/conf.d/tensorboard.conf || echo "autostart = false" >>/etc/supervisor/conf.d/tensorboard.confsupervisorctl update#启动 Visdom 服务visdom --hostname 0.0.0.0 -port 6006

装置实现后，点击页面 TensorBoard 的链接，理论进入的就是 Visdom 啦～

（官网走漏一个小技巧，实践上，其余 Web 服务也能够用这种办法连贯，将 Visdom 换成其余工具，也行得通～

【应用】

要留神喔，Visdom 服务本地启动在了 6006 端口，在 Python 客户端初始化时，须要增加参数 port=6006，如下：

import visdomimport numpy as npvis = visdom.Visdom(port=6006)vis.text('Hello, world!')