importtorchfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnumpyasnp# 创建一个 SummaryWriter 实例writer=SummaryWriter('runs/image_example')# 生成一个随机图像,并转化为张量image=np.random.rand(3,64,64)# 随机生成一张 64x64 的三通道图像img_tensor=torch.tensor(image)# 使用 add_image 方法记录图像...
dataformats (string, optional): 图像数据的格式,默认为 ‘CHW’,即 Channel x Height x Width,还可以是 ‘CHW’、‘HWC’ 或‘HW’ 等 add_image小实例: 使用的图片: 使用PIL读取图片,读出来的图片是PIL类型,用numpy转换成numpy类型。 这里需要注意一点,当我们转换成numpy类型之后,数据为(719, 719, 4) ...
time.sleep(1)writer.add_image("fake_img",fake_img,2)# img31.1fake_img=torch.ones(3,512,512)*1.1# 这个像素都大于1, 所以默认不处理 time.sleep(1)writer.add_image("fake_img",fake_img,3)# img4HWfake_img=torch.rand(512,512)# 灰度图像 writer.add_image("fake_img",fake_img,4,dataf...
writer=SummaryWriter("logs")#创建实例文件夹“logs”img_path=r"hymenoptera_data/train/ants_img/5650366_e22b7e1065.jpg"#图片路径img_PIL=Image.open(img_path)#打开PIL格式的图片img_np=np.array(img_PIL)#将该图片转换为numpy.array格式writer.add_image("test",img_np,3,dataformats='HWC') writer...
target = test_set[i] writer.add_image("test_set", img,i) writer.close()Torchvision.tra...
add_histogram add_image方法可以展示样本数据,add_graph可以画出网络模型结构。 images, labels = next(iter(train_dataloader)) grid = torchvision.utils.make_grid(images) tb.add_image('images', grid) tb.add_graph(network, images) 此时网页顶端菜单栏会多出两个标签,IMAGES和GRAPHS ...
writer = getattr(self, mode_str + '_writer') writer.add_image( f'{mode_str}/{series_ndx}_prediction_{slice_ndx}', image_a, self.totalTrainingSamples_count, dataformats='HWC', ) 这看起来与我们之前看到的writer.add_scalar调用非常相似。dataformats='HWC'参数告诉 TensorBoard 我们的图像轴的...
下一步是定义我们的损失函数,为了实现神经风格迁移,我们需要定义一个关于生成图像(Generated image)G的损失函数,用于评价生成图像的好坏。通过最小化损失函数的方式,来生成所要的图像。损失函数需要分成两部分,一个是内容损失函数,它是关于生成图像G与内容图像C的函数,用于衡量生成图像与内容图像在内容上有多相似;一个...
orig_img = Image.open(Path('image/2.png')) def add_random_boxes(img,n_k,size=64): h,w = size,size img = np.asarray(img).copy() img_size = img.shape[1] boxes = [] for k in range(n_k): y,x = np.random.randint(0,...
orig_img = Image.open(Path('image/2.png')) def add_random_boxes(img,n_k,size=64): h,w = size,size img = np.asarray(img).copy img_size = img.shape[1] boxes = [] for k in range(n_k): y,x = np.random.randint(0,img_size-w,(2,)) ...