5.2 add_image 显示图像 5.3 add_graph 显示网络结构 5.4 add_histogram 显示直方图 5.5 add_embedding 可视化 为了更直观地、实时地观察训练过程,使用一些可视化工具实现训练过程的图形化表达,以便直观地展现结果。本文以 Tensorboard 为例介绍深度学习里的可视化。 基于《深度学习框架 Pytorc
add_scalar:记录标量 add_scalars:可创建多条曲线 add_image:记录图像 add_images:记录多张图像 add_histogram:统计直方图、多分位线折线图 add_graph:可视化模型架构图 练习代码如下: fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportcv2 writer = SummaryWriter("logs")# log_dir: Save directory location.image...
可以在 TensorBoard 的 SCALARS 板块看到记录的数据: 图像 可以用 add_image 方法记录图像数据。常用来记录输入样本、特征图等。 记录训练/测试过程中使用的数据集样本: images, _ = next(iter(train_loader)) # 获取一个 batch 的样本 img_grid = torchvision.utils.make_grid(images[:25]) # 将前 25 张...
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...
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" ...
3.2 Tensorboard 图像可视化方法 我们下面学习 Tensorboard 中图像可视化相关的两个方法: 「1 add_image()」功能:记录图像 参数说明: tag表示图像的标签名,图的唯一标识。 img_tensor这个要注意,表示的我们图像数据,但是要「注意尺度」, 如果我们的图片像素值都是0-1, 那么会默认在这个基础上*255来可视化,毕竟我们...
在terminal中,我们输入tensorboard –logdir=logs 来进行使用tensorboard画图,我们也可以通过在后面添加 --port=6007来更换输出端口指6007。 3.3 add_image()输出图片 向tensorboard添加图片使用add_image()函数,下图是函数定义。这个函数有5个参数,分别是图片名称、需要加载的图片、步骤、时间和数据形式。 加载的图片数据...
然后需要在终端启动tensorboard,使用如下命令:tensorboard --logdir=D:\work\StudyCode\jupyter\logs --port=6007 --logdir=写log所在路径 --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...
大家都知道Tensorflow有一款非常优秀的可视化工具Tensorboard,而PyTorch自身没有可视化功能,但是我们可以寻找替代品,即TensorBoardX。安装过程不多介绍,详见下面的参考链接,里面相应有比较丰富的介绍。 tensor-yu/PyTorch_Tutorial https://github.com/tensor-yu/P...
然后在谷歌浏览器中访问红框框中的url,便可得到可视化界面,点击上面的页面控件,可以查看我们通过add_scalar、add_image和add_histogram得到的图像,而且各方面做得都很丝滑。 以下是笔者安装使用tensorboard时遇到的一些错误。 好,作为一名没有装...