Pytorch Visdom

fb官方的一些demo

一. show something

1. vis.image：显示一张图片

viz.image(
    np.random.rand(3, 512, 256),
    opts=dict(title='Random!', caption='How random.'),
)

opts.jpgquality：JPG质量（number0-100;默认= 100）
opts.caption：图像的标题

2. vis.images：显示一组图片

viz.images(
    np.random.randn(20, 3, 64, 64),
    opts=dict(title='Random images', caption='How random.')
)

输入类型：B x C x H x W张量或list of images全部相同的大小。它使大小的图像（B / Nrow，Nrow）的网格。可选参数opts：

nrow：连续的图像数量
padding：在图像周围填充，四边均匀填充
opts.jpgquality：JPG质量（number0-100;默认= 100）
opts.caption：图像的标题

3. vis.text：显示一段文本

 viz.text('Hello World !)

4. viz.video：显示一段视频

video = np.empty([256, 250, 250, 3], dtype=np.uint8)
for n in range(256):
      video[n, :, :, :].fill(n)
viz.video(tensor=video)

二. Draw something

1. vis.scatter ：绘制2D或3D散点图

Y = np.random.rand(100)
old_scatter = viz.scatter(     # 新开一个scatter窗口
X=np.random.rand(100, 2),
Y=(Y[Y > 0] + 1.5).astype(int),
opts=dict(
    legend=['Didnt', 'Update'],
    xtickmin=-50,
    xtickmax=50,
    xtickstep=0.5,
    ytickmin=-50,
    ytickmax=50,
    ytickstep=0.5,
    markersymbol='cross-thin-open',
),
        
        
)
viz.update_window_opts(
win=old_scatter,                 # 更新窗口
opts=dict(
    legend=['Apples', 'Pears'],
    xtickmin=0,
    xtickmax=1,
    xtickstep=0.5,
    ytickmin=0,
    ytickmax=1,
    ytickstep=0.5,
    markersymbol='cross-thin-open',
),
)

opts.colormap ：colormap（string; default = 'Viridis'）
opts.markersymbol：标志符号（string;默认= 'dot'）
opts.markersize ：标记大小（number;默认= '10'）
opts.markercolor：每个标记的颜色。（torch.*Tensor; default = nil）
opts.legend ：table包含图例名称

opts.markercolor是一个整数值的张量。张量可以是大小N或N x 3或K或K x 3。

尺寸张量N：每个数据点的单一强度值。0 =黑色，255 =红色
尺寸张量N x 3：每个数据点的红色，绿色和蓝色强度。0,0,0 =黑色，255,255,255 =白色
尺寸K和张量K x 3：与每个数据点具有唯一的颜色不同，对于特定标签的所有点共享相同的颜色。

可以在visdom界面上直接保存png格式

又如右上图：

viz.scatter(
    X=np.random.rand(100, 3),
    Y=(Y + 1.5).astype(int),
    opts=dict(
        legend=['Men', 'Women'],
        markersize=5,
    )
)

定制点类型、强度、颜色、文字：

viz.scatter(
    X=np.random.rand(255, 2),
    Y=(np.random.randn(255) > 0) + 1,
    opts=dict(
        markersize=10,
        markercolor=np.floor(np.random.random((2, 3)) * 255),
    ),
)

win = viz.scatter(
    X=np.random.rand(255, 2),
    opts=dict(
        markersize=10,
        markercolor=np.random.randint(0, 255, (255, 3,)),
    ),
)

# assert that the window exists
assert viz.win_exists(win), 'Created window marked as not existing'

# add new trace to scatter plot
viz.scatter(
    X=np.random.rand(255),
    Y=np.random.rand(255),
    win=win,
    name='new_trace',
    update='new'
)

# 2D scatter plot with text labels:
viz.scatter(
    X=np.random.rand(10, 2),
    opts=dict(
        textlabels=['Label %d' % (i + 1) for i in range(10)]
    )
)

View Code

效果如下：

2. viz.bar：绘制规则的，堆积的或分组的条形图

viz.bar(X=np.random.rand(20))
viz.bar(
    X=np.abs(np.random.rand(5, 3)),
    opts=dict(
        stacked=True,
        legend=['Facebook', 'Google', 'Twitter'],
        rownames=['2012', '2013', '2014', '2015', '2016']
    )
)
viz.bar(
    X=np.random.rand(20, 3),
    opts=dict(
        stacked=False,
        legend=['The Netherlands', 'France', 'United States']
    )
)

可选参数：

opts.rownames：table包含x轴标签
opts.stacked ：堆栈中的多个列 X
opts.legend ：table包含图例标签

效果如下：

3 viz.histogram：绘制直方图

viz.histogram(X=np.random.rand(10000), opts=dict(numbins=20))

可选参数：

opts.numbins：箱数量（number;默认= 30）

4. viz.heatmap：绘制热图

viz.heatmap(
    X=np.outer(np.arange(1, 6), np.arange(1, 11)),
    opts=dict(
        columnnames=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
        rownames=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5'],
        colormap='Electric',
    )
)

可选参数：

opts.colormap ：colormap（string; default = 'Viridis'）
opts.xmin ：clip最小值（number;默认= X:min()）
opts.xmax ：clip最大值（number;默认= X:max()）
opts.columnnames：table包含x轴标签
opts.rownames ：table包含y轴标签

5. viz.contour：绘制等高线

x = np.tile(np.arange(1, 101), (100, 1))
y = x.transpose()
X = np.exp((((x - 50) ** 2) + ((y - 50) ** 2)) / -(20.0 ** 2))
viz.contour(X=X, opts=dict(colormap='Viridis'))

可选参数：

opts.colormap：colormap（string; default = 'Viridis'）
opts.xmin ：clip最小值（number;默认= X:min()）
opts.xmax ：clip最大值（number;默认= X:max()）

6. vis.surf ：绘制曲面图

viz.surf(X=X, opts=dict(colormap='Hot'))

可选参数：

opts.colormap：colormap（string; default = 'Viridis'）
opts.xmin ：clip最小值（number;默认= X:min()）
opts.xmax ：clip最大值（number;默认= X:max()）

7. vis.boxplot：绘制箱型图

X = np.random.rand(100, 2)
X[:, 1] += 2
viz.boxplot(
    X=X,
    opts=dict(legend=['Men', 'Women'])
)

可选参数：

opts.legend：中的每一列的标签 X

8. vis.stem：绘制杆图

Y = np.linspace(0, 2 * math.pi, 70)
X = np.column_stack((np.sin(Y), np.cos(Y)))
viz.stem(
    X=X,
    Y=Y,
    opts=dict(legend=['Sine', 'Cosine'])
)

可选参数：

opts.colormap：colormap（string; default = 'Viridis'）
opts.legend ：table包含图例名称

直方图至杆图实例：（左至右，上至下）

9. viz.quiver：绘制矢量场

X = np.arange(0, 2.1, .2)
Y = np.arange(0, 2.1, .2)
X = np.broadcast_to(np.expand_dims(X, axis=1), (len(X), len(X)))
Y = np.broadcast_to(np.expand_dims(Y, axis=0), (len(Y), len(Y)))
U = np.multiply(np.cos(X), Y)
V = np.multiply(np.sin(X), Y)
viz.quiver(
    X=U,
    Y=V,
    opts=dict(normalize=0.9),
)

opts.normalize：最长箭头的长度（number）
opts.arrowheads：显示箭头（boolean;默认= true）

10. viz.pie：绘制饼图

X = np.asarray([19, 26, 55])
viz.pie(
    X=X,
    opts=dict(legend=['Residential', 'Non-Residential', 'Utility'])
)

11. viz.mesh：绘制网格图

x = [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1]
y = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
z = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
X = np.c_[x, y, z]
i = [7, 0, 0, 0, 4, 4, 6, 6, 4, 0, 3, 2]
j = [3, 4, 1, 2, 5, 6, 5, 2, 0, 1, 6, 3]
k = [0, 7, 2, 3, 6, 7, 1, 1, 5, 5, 7, 6]
Y = np.c_[i, j, k]
viz.mesh(X=X, Y=Y, opts=dict(opacity=0.5))

可选参数：

opts.color：color（string）
opts.opacity：多边形不透明度（number介于0和1之间）

矢量场至网格图实例：（左至右，上至下）

12. vis.line：绘制线条

viz.line(Y=np.random.rand(10), opts=dict(showlegend=True))

Y = np.linspace(-5, 5, 100)
viz.line(
    Y=np.column_stack((Y * Y, np.sqrt(Y + 5))),
    X=np.column_stack((Y, Y)),
    opts=dict(markers=False),
)

可选参数：

opts.fillarea ：填充行（boolean）以下的区域
opts.colormap ：colormap（string; default = 'Viridis'）
opts.markers ：show markers（boolean; default = false）
opts.markersymbol：标志符号（string;默认= 'dot'）
opts.markersize ：标记大小（number;默认= '10'）
opts.legend ：table包含图例名称

更新可选参数：

# line updates
win = viz.line(
    X=np.column_stack((np.arange(0, 10), np.arange(0, 10))),
    Y=np.column_stack((np.linspace(5, 10, 10),
                       np.linspace(5, 10, 10) + 5)),
)
viz.line(
    X=np.column_stack((np.arange(10, 20), np.arange(10, 20))),
    Y=np.column_stack((np.linspace(5, 10, 10),
                       np.linspace(5, 10, 10) + 5)),
    win=win,
    update='append'
)
viz.line(
    X=np.arange(21, 30),
    Y=np.arange(1, 10),
    win=win,
    name='2',
    update='append'
)
viz.line(
    X=np.arange(1, 10),
    Y=np.arange(11, 20),
    win=win,
    name='delete this',
    update='append'
)
viz.line(
    X=np.arange(1, 10),
    Y=np.arange(11, 20),
    win=win,
    name='4',
    update='insert'
)

View Code

附：通用可选参数：

opts.title ：图标题
opts.width ：图宽度
opts.height ：身高
opts.showlegend ：显示图例（true或false）
opts.xtype ：x轴的类型（'linear'或'log'）
opts.xlabel ：x轴的标签
opts.xtick ：在x轴上显示刻度（boolean）
opts.xtickmin ：先在x轴上打勾（number）
opts.xtickmax ：在x轴上的最后一个勾号（number）
opts.xtickvals ：在x轴（蜱位置table的number多个）
opts.xticklabels：蜱上x轴（标签table的string多个）
opts.xtickstep ：x轴上的滴答声之间的距离（number）
opts.ytype ：y轴的类型（'linear'或'log'）
opts.ylabel ：y轴的标签
opts.ytick ：在y轴上显示刻度（boolean）
opts.ytickmin ：首先在y轴上打勾（number）
opts.ytickmax ：最后在y轴上打勾（number）
opts.ytickvals ：在y轴的刻度位置（table的number多个）
opts.yticklabels：蜱上y轴标签（table的string多个）
opts.ytickstep ：Y轴上的刻度之间的距离（number）
opts.marginleft ：左边距（以像素为单位）
opts.marginright ：右边距（以像素为单位）
opts.margintop ：顶部边距（以像素为单位）
opts.marginbottom：底部边距（以像素为单位）