torch.monitor

警告

此模块是一个原型版本，其接口和功能可能会 更改，而不会发出警告。

torch.monitor提供一个接口，用于记录事件和计数器 PyTorch 的 Torch 中。

stat 接口旨在用于跟踪 定期注销以用于监控系统性能。因为 具有特定窗口大小的统计信息聚合，您可以从中记录到它们 关键循环，但对性能影响最小。

对于更不常见的事件或值（例如损失、准确性、使用情况跟踪） event 接口可以直接使用。

可以注册事件处理程序来处理事件并将其传递给 外部事件接收器。

API 参考

类 torch.monitor.Aggregation

这些是可用于累积统计数据的聚合类型。

成员：

价值：

VALUE 返回要添加的最后一个值。

意味 着：

MEAN 计算所有添加的值的算术平均值。

计数：

COUNT 返回添加值的总数。

和：

SUM 返回添加的值的总和。

麦克斯：

MAX 返回添加值的最大值。

最小值 ：

MIN 返回添加值的最小值。

财产 name

类 torch.monitor.Stat

Stat 用于以高性能方式计算摘要统计数据 固定间隔。Stat 每 duration 将统计信息记录为 Event。当窗口关闭时，将记录统计数据 通过事件处理程序作为事件。window_sizetorch.monitor.Stat

window_size应设置为相对较高的值，以避免 记录了大量事件。例如：60 年代。Stat 使用毫秒 精度。

如果设置，则 stat 将限制每个 窗口通过丢弃 add 调用一次添加有 发生。如果未设置，则窗口期间的所有调用都将是 包括。这是一个可选字段，用于更直接地进行聚合 当样本数可能不同时，跨 Windows 具有可比性。max_samplesmax_samplesadd

当 Stat 被销毁时，它将记录任何剩余数据，即使 窗口尚未过期。

__init__(自我：torch._C._monitor。统计、名称：str、聚合：List[torch._C._monitor.Aggregation]，window_size：datetime.timedelta，max_samples：int = 9223372036854775807） → None

构造 .Stat

add(自我：torch._C._monitor。Stat， v： float） → 无

根据 配置的 stat type 和聚合。

财产 count

当前已收集的数据点数。重 置 记录事件后。

get(自我：torch._C._monitor。stat） → dict[torch._C._monitor.聚合、浮点数]

返回 stat 的当前值，主要用于测试 目的。如果统计信息已记录，并且没有其他值 added this will be zero.

财产 name

在创建期间设置的统计信息的名称。

类 torch.monitor.data_value_t

data_value_t 是 、 、 、 之一。strfloatintbool

类 torch.monitor.Event

Event 表示要记录的特定类型事件。这可以表示 高级数据点，例如每个 epoch 或更多的损失或准确率 低级聚合，例如通过此 库。

所有相同类型的事件都应该具有相同的名称，以便下游 处理程序可以正确处理它们。

__init__(自我：torch._C._monitor。事件，名称：str，时间戳：datetime.datetime，数据：Dict[str， data_value_t]） → 无

构造 .Event

财产 data

包含在 .Event

财产 name

的名称 .Event

财产 timestamp

发生时的时间戳。Event

类 torch.monitor.EventHandlerHandle

EventHandlerHandle 是 返回的包装器类型，用于通过 .这不能直接初始化。register_event_handlerunregister_event_handler

torch.monitor.log_event(事件：torch._C._monitor。事件） → 无

log_event将指定的事件记录到所有已注册的事件中 处理器。由事件处理程序将事件注销到 相应的 event sink 中。

如果未注册事件处理程序，则此方法为 no-op。

torch.monitor.register_event_handler(回调： Callable[[torch._C._monitor.Event]， None]） → torch._C._monitor.EventHandlerHandle 事件处理程序

register_event_handler 会注册一个回调，每当 事件通过 记录。这些处理程序应避免阻塞 主线程，因为这可能会干扰他们运行时的训练 在通话期间。log_eventlog_event

torch.monitor.unregister_event_handler(handler： torch._C._monitor 的 Monitor。EventHandlerHandle） → None

unregister_event_handler 会注销返回的 调用 .After this 返回事件 handler 将不再接收事件。EventHandlerHandleregister_event_handler

类（作家）torch.monitor.TensorboardEventHandler

TensorboardEventHandler 是一个事件处理程序，它将已知事件写入 提供的 SummaryWriter。

这目前仅支持记录的事件 作为标量。torch.monitor.Stat

>>> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
>>> from torch.monitor import TensorboardEventHandler, register_event_handler
>>> writer = SummaryWriter("log_dir")
>>> register_event_handler(TensorboardEventHandler(writer))

__init__(编剧）

构造 .TensorboardEventHandler