tensorboardX
tensorboard for pytorch (and chainer, mxnet, numpy, ...)
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- bug_report.md
- feature-requests-or-general-questions.md
- build-wheel.yml
- publish-pypi.yml
- test-matrix.yml
- pull_request_template.md
- add_histogram.png
- add_hparam.png
- add_image.png
- add_images.png
- add_mesh.png
- add_scalar.png
- add_scalar_global.png
- add_scalars.png
- hier_tags.png
- conf.py
- index.rst
- Makefile
- requirements.txt
- tensorboard.rst
- tutorial.rst
- tutorial_zh.rst
- utils.rst
- net.py
- train_dcgan.py
- updater.py
- visualize.py
- writetensorboard.py
- data.py
- net.py
- train_vae.py
- __init__.py
- create_wit_samples.py
- demo.py
- demo_beholder.py
- demo_comet.py
- demo_custom_scalars.py
- demo_embedding.py
- demo_global_writer.py
- demo_graph.py
- demo_hogwild.py
- demo_hparams.py
- demo_matplotlib.py
- demo_mesh.py
- demo_multiple_embedding.py
- demo_multiprocessing.py
- demo_nvidia_smi.py
- demo_onnx.py
- demo_openvino.py
- demo_purge.py
- global_1.py
- global_2.py
- mobilenetv2.xml
- processed.cleveland.data
- RUN_AFTER_PIP_INSTALL
- tensorboardX
- audio.png
- comet.gif
- Demo.gif
- distribution.png
- embedding.png
- graph.png
- histogram.png
- image.png
- scalar.png
- text.png
- __init__.py
- api.proto
- api_pb2.py
- attr_value.proto
- attr_value_pb2.py
- event.proto
- event_pb2.py
- graph.proto
- graph_pb2.py
- layout.proto
- layout_pb2.py
- node_def.proto
- node_def_pb2.py
- plugin_hparams.proto
- plugin_hparams_pb2.py
- plugin_mesh.proto
- plugin_mesh_pb2.py
- plugin_pr_curve.proto
- plugin_pr_curve_pb2.py
- plugin_text.proto
- plugin_text_pb2.py
- resource_handle.proto
- resource_handle_pb2.py
- summary.proto
- summary_pb2.py
- tensor.proto
- tensor_pb2.py
- tensor_shape.proto
- tensor_shape_pb2.py
- types.proto
- types_pb2.py
- versions.proto
- versions_pb2.py
- __init__.py
- comet_utils.py
- crc32c.py
- embedding.py
- event_file_writer.py
- global_writer.py
- onnx_graph.py
- openvino_graph.py
- py.typed
- record_writer.py
- summary.py
- utils.py
- writer.py
- x2num.py
- caffe_mnist.expect
- caffe_overfeat.expect
- test_caffe2.test_simple_cnnmodel.expect
- test_caffe2.test_simple_model.expect
- test_pr_curve.test_pr_purve.expect
- test_pr_curve.test_pr_purve_raw.expect
- test_summary.test_audio.expect
- test_summary.test_custom_scalars.expect
- test_summary.test_float32_image.expect
- test_summary.test_histogram_auto.expect
- test_summary.test_histogram_doane.expect
- test_summary.test_histogram_fd.expect
- test_summary.test_hparams.expect
- test_summary.test_hparams_bool.expect
- test_summary.test_hparams_string.expect
- test_summary.test_image_with_3_channel_batched.expect
- test_summary.test_image_with_boxes.expect
- test_summary.test_image_with_four_channel.expect
- test_summary.test_image_with_four_channel_batched.expect
- test_summary.test_image_with_one_channel.expect
- test_summary.test_image_with_one_channel_batched.expect
- test_summary.test_image_without_channel.expect
- test_summary.test_mesh.expect
- test_summary.test_text.expect
- test_summary.test_uint8_image.expect
- test_summary.test_video.expect
- test_summary.test_video.expect.gif
- __init__.py
- event_file_writer_test.py
- expect_reader.py
- mnist-8.onnx
- record_writer_test.py
- test_chainer_np.py
- test_crc32c.py
- test_embedding.py
- test_figure.py
- test_hparams.py
- test_lint.py
- test_multiprocess_write.py
- test_numpy.py
- test_onnx_graph.py
- test_openvino_graph.py
- test_pr_curve.py
- test_pytorch_graph.py
- test_pytorch_np.py
- test_record_writer.py
- test_summary.py
- test_summary_writer.py
- test_utils.py
- test_utils_coverage.py
- test_writer.py
- test_x2num_coverage.py
- .codecov.yml
- .flake8
- .gitignore
- .readthedocs.yaml
- AI_tool.md
- compile.sh
- HISTORY.rst
- LICENSE
- Makefile
- MANIFEST.in
- pyproject.toml
- README.md
- run_pytest.sh
- test-requirements.txt
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/lanpa/tensorboardX
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd tensorboardX
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Python
쉬움 추천사전 준비물
pip install .
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
3. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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