PyTorch教程【五】TensorBoard的使用

一、安装TensorBoard

1、进入Anaconda Prompt,激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)

2、输入命令pip install tensorboard

pytorch tensor 相乘 pytorch tensor append_python

3、安装成功

pytorch tensor 相乘 pytorch tensor append_代码示例_02

二、代码示例

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

  writer = SummaryWriter("logs")

  # writer.add_image()
  # y = x
  for i in range(100):
      writer.add_scalar("y=x", i, i)

  writer.close()

三、打开事件文件

tensorboard --logdir=logs --port=6007

logdir=事件文件所在的文件夹名
port=指定端口

pytorch tensor 相乘 pytorch tensor append_Image_03

打开对应网址

pytorch tensor 相乘 pytorch tensor append_Image_04

四、利用Opencv读取图片,获得numpy型图片数据

(1)安装Opencv,通过命令pip install opencv-python,如果安装缓慢,可以更换pip源

pytorch tensor 相乘 pytorch tensor append_Image_05

(2)代码

import cv2
  cv_img=cv2.imread(img_path)

五、利用numpy.array(),对PIL图片进行转换

import numpy as np
  img=np.array(img)

从PIL到numpy,需要在add_image()中指定shape中每一个数字/维表示的含义

六、add_image()的使用(常用来观察训练结果)

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
  import numpy as np
  from PIL import Image
  
  writer = SummaryWriter("logs")
  img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg"
  img_PIL = Image.open(img_path)
  img_array = np.array(img_PIL)

  writer.add_image("test", img_array, 1, dataformats='HWC')

博客内容用于记录自己学习后的收获,如有侵权请联系我删除