大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
如果想用pytorch来做神经网络学习和训练，那么不管想不想，你都得学visdom这个可视化工具，因为别人全部用这个玩意在进行可视化显示，如果不会用有时甚至别人的代码都跑不起来。这里这么说似乎显得有点怨念，这是真的，因为本人一开始并不想要去搞它。但后来学着学着发现这真是个神器，难怪那么多人一上来直接要求先装上这个。
要用这个先要安装，对于python模块而言，安装都是蛮简单的：
pip install visdom
安装完每次要用直接输入代码打开：
python -m visdom.server
然后根据提示在浏览器中输入相应地址即可，默认地址为：
http://localhost:8097/
使用示例如下：
import visdom
import torch
# 新建一个连接客户端
# 指定env = 'test1'，默认是'main',注意在浏览器界面做环境的切换
vis = visdom.Visdom(env='test1')
# 绘制正弦函数
x = torch.arange(1, 100, 0.01)
y = torch.sin(x)
vis.line(X=x,Y=y, win='sinx',opts={'title':'y=sin(x)'})
# 绘制36张图片随机的彩色图片
vis.images(torch.randn(36,3,64,64).numpy(),nrow=6, win='imgs',opts={'title':'imgs'})
如果要用来绘制loss函数的变化趋势，可以使用line函数，具体如下：
#绘制loss变化趋势，参数一为Y轴的值，参数二为X轴的值，参数三为窗体名称，参数四为表格名称，参数五为更新选项，从第二个点开始可以更新
vis.line(Y=np.array([totalloss.item()]), X=np.array([traintime]),
win=('train_loss'),
opts=dict(title='train_loss'),
update=None if traintime == 0 else 'append'
)
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