为什么张量板图奇怪地弯曲？

如何解决为什么张量板图奇怪地弯曲？

最近我开始使用 tensorboard 来监控模型的学习进度，但我注意到当标量彼此离得太远时，图表会变得奇怪弯曲（你可以在第二张图表上看到，突然的跳跃倾向于绘制Y 轴和背面的奇怪线条）。我所期望的正是位于第一张图上的内容 - 单倍分类准确度对我来说看起来非常好。

无论如何我可以处理它以使图形对眼睛友好？

输出到第二张图，就像在每个深度学习训练循环中一样：

writer = SummaryWriter()
for epoch in range(1,epochs + 1): 
    for step,(images,labels) in enumerate(train_dataloader):
         *do deep learning stuff* 
         if step % 50 and step != 0:
             writer.add_scalar("Plot_name",loss,step)

附言太远我的意思是我们有一个 (scalar,step) 序列：[1.2,50],[1.1,100],[1.05,150],[0.8,200].

最后一个标量和倒数第二个标量之间有很大的跳跃

解决方法

谢谢大家的参与，我才发现我一直在策划 验证损失/时代在同一个“单倍损失”图上，因此它在 0 附近绘制一些值（如 [1.01,1]、[0.95,2]、[0.8,3]），这就是为什么它正在绘制如此奇怪的曲线。

现在看起来就像预期的那样。

Fixed tensorboard