Pytorch TensorBoard的使用

1. from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2. writer = SummaryWriter("logs")
4. for i in range(100):
5.     writer.add_scalar("y=x",i,i)
6. writer.close()

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• 第一个参数 'y=2x':
  
  
  
  • 这是图表的标题或标签。
    
  • 它会表如今TensorBoard界面中,帮助你识别这条曲线。
    
  
  
• 第二个参数 2*x:
  
  
  
  • 这是Y轴的值。
    
  • 在这个例子中,它代表函数Y=2X的Y值。
    
  
  
• 第三个参数 x:
  
  
  
  • 这是X轴的值。
    
  • 它通常表现步骤(step)或迭代次数。
    
  
  

1. from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2. import numpy as np
3. from PIL import Image
5. writer = SummaryWriter("logs")
6. image_path = "Dataset/train/ants/0013035.jpg"
7. img_PIL = Image.open(image_path)
8. img_array = np.array(img_PIL)
9. print(type(img_array))
10. print(img_array.shape)
12. writer.add_image("train", img_array, 1, dataformats='HWC')
13. # y = 2x
14. for i in range(100):
15.     writer.add_scalar("y=2x", 3*i, i)
17. writer.close()

复制代码

• img_array: 这是要添加的图片数据，通常是一个numpy数组或PyTorch张量。
  
• 1: 这是全局步骤(global_step)，用于表现这张图片是在训练的哪个步骤或轮次添加的。
  
• dataformats='HWC': 这个参数指定了图片数据的格式。'HWC'表现数据的维度顺序是[高度, 宽度, 通道数]。其他常见的格式另有'CHW'（[通道数, 高度, 宽度]）。
  

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