add_images是tensorboard中提供直接一次性记录多张图片的方法,此方法参数与add_image基本一致,区别就在于记录的数据是多张图片组成的torch.Tensor或numpy.array, 数据的shape为(N,3,H,W),其中N为图片数量。 In [29]: path_lst=[os.path.join('images',i)foriinos.listdir('images')]img_lst=[]fori,imgi...
add_image(tag,img_tensor,global_step=None,walltime=None,dataformats='CHW') 1. 参数解释 tag: (str) 图像的标签。用于在 TensorBoard 中标识该图像的类别或用途。 img_tensor: (Tensor) 与图像相关的张量,通常为一个 3D 张量,维度顺序可以是 C × H × W 或 H × W × C,具体取决于 dataformats...
上面要从 torch.utils.tensorboard 里面导入 SummaryWriter 这个类,这个类是我们最根本的类,用来创建一个 writer,这个 writer 可以记录我们想要可视化的那些数据,这里做的演示很简单,就是可视化几个函数图像。 我们运行代码,会发现报错,提示ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard', 所以我们得先安装 Tensor...
--port=写想在哪个端口打开tensorboard 结果如下: 需要注意的是,使用add_scalar方法,如果图片的标题(tag)相同的话,数据是累加上去的,而不是覆盖,如果需要重新绘图就要删掉log文件,重新运行。 下面演示在tensorboard中添加图片,与添加标量不同的是,添加的图片必须是tensor类型或者numpy类型,并且还要指定数据每一维度的意...
3.2 add_scaler() 3.3 add_scalers() 3.4 add_image 相关链接: 上来,先推荐一波官方教程,最详细了 https://pytorch.org/docs/stable/tensorboard.htmltorch.utils.tensorboard - PyTorch 1.10.0 documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/tensorboard.htmlpytorch.org/docs/stable/tensorboard.html 1 介绍 ...
Pytorch下Tensorboard的使用 小技巧:pycharm编译器中按下ctrl+鼠标键可以打开某个类的定义(F12不行) tensorboard安装: 安装命令,但是报错了 ps:打错字了。。。 运行下述代码生成log日志文件: fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter("logs")#生成日志文件#writer.add image()#y=xforiin...
1、使用add_image()方法 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np from PIL import Image # 利用openCV中的numpy库可以获得numpy型的图片 writer = SummaryWriter("log") img_path = "../dataset/bees/26589803_5ba7000313.jpg" ...
pytorch_Tensorboard的使用 SummaryWriter()将什么写入文件中,如果不指定的话,就写入默认的 需要两个方法 writer.add_image() wruter.add_scalar() fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#导入tensorboard,再导入SummaryWriter这个类writer= SummaryWriter("logs")#利用OpenCV读取图片,获得numpy型图片数据'''ima_...
一、TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 TensorFlow 的网络计算图,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等。 此外,TensorBoard 也是一个独立工具,在 PyTorch 中也可使用它进行可视化。 1、安装:pip install tensorboard ...
import numpy as npimport osimport cv2 as cvfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom torchvision import transformswriter=SummaryWriter("logs1")cv_img=cv.imread(r"F:\yolo\img\street.jpg")# for i in range(1,100):# writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)writer.add_image("test_img...