为什么 tensorboard 图弯曲得奇怪？

Question

最近我开始使用张量板来监控我的模型的学习进度，但我注意到当标量彼此距离太远时，图形会变得奇怪弯曲（你可以在第二张图上看到，突然跳跃倾向于向 Y 轴和背面绘制奇怪的线条）。我所期望的正是第一张图上的内容，- 单折分类准确度对我来说非常好。

无论如何我可以处理它使图表更友好？

第二张图的输出就像在每个深度学习训练循环中一样执行：

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)

P.S。太远了我的意思是我们有一个像这样的（标量，步长）序列：[1.2, 50], [1.1, 100], [1.05, 150], [0.8, 200].

最后一个和倒数第二个标量之间有很大的跳跃

Answer 1

感谢大家的参与，才发现自己一直在密谋在同一个“单倍损失”图上验证 Loss/Epoch，以便它在 0 附近绘制一些值（如 [1.01, 1]、[0.95, 2]、[0.8, 3]），即为什么会画出这么奇怪的曲线。

现在看起来像这样，符合预期。

Fixed tensorboard

为什么 tensorboard 图弯曲得奇怪？

Why tensorboard plots are weirdly curved?

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