writer = SummaryWriter('runs/add_image') path_lst = [os.path.join('images', i) for i in os.listdir('images')] for i, img in enumerate(path_lst): img = read_image(img) writer.add_image('img', img, i) writer.close() add_image.gif add_image方法一般情况下只能一次插入一张图片。
add_image和add_images 代码: from torch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimport numpy as np img = np.zeros((3,100,100))img[0] = np.arange(0,10000).reshape(100,100) /10000img[1] =1- np.arange(0,10000).reshape(100,100) /10000img_HWC = np.zeros((100,100,3))img_HWC[:, :,0...
3. add_histogram: 检测梯度爆炸/消失 for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: writer.add_histogram(f"{name}.grad", param.grad, epoch) 4. add_image 使用Grid:一次显示多张图像。 images = ... # 假设有一组图像 grid = make_grid(images) writer.add_image('im...
100)).to(device)labels=Variable(torch.LongTensor(np.arange(9))).to(device)sample_images=generator(z,labels).unsqueeze(1)grid=make_grid(sample_images,nrow=3,normalize=True)writer.add
()`` toconvert a batch of tensor into 3xHxW format or call ``add_images`` and let us do the job.Tensor with :math:`(1, H, W)`, :math:`(H, W)`, :math:`(H, W, 3)` is also suitable as long ascorresponding ``dataformats`` argument is passed, e.g. ``CHW``, ``HWC...
images, labels = next(iter(trainloader)) grid = torchvision.utils.make_grid(images) # 第二步:调用对象的方法,给文件夹存数据 writer.add_image('images', grid, 0) writer.add_graph(model, images) writer.close() 1 2 3 4 5 6 7
writer.add_graph(model, images) writer.close() 运行此程序后,转到 TensorBoard 并查看保存的输出。 得到了与使用 TensorFlow 时相似的输出。 使用TensorBoard.dev 上传和共享结果 TensorBoard.dev 是 TensorBoard 的一个组件,它允许我们在网络上托管机器学习结果。 对于那些渴望展示他们的成果的人来说这是适合的工具...
在images 和 audio 下可以看到输入的数据。 在graphs 中可以看到模型的结构。 在histogram 可以看到 activations,gradients 或者 weights 等变量的每一步的分布,越靠前面就是越新的步数的结果。 distribution 和 histogram 是两种不同的形式,可以看到整体的状况。
It does a matrix multiply, bias add, and then uses relu to nonlinearize. It also sets up name scoping so that the resultant graph is easy to read, and adds a number of summary ops."""#设置命名空间with tf.name_scope(layer_name):#调用之前的方法初始化权重w,并且调用参数信息的记录方法,...
2、TensorBoard Images 在处理图像数据时,如果希望查看数据查找问题,或者查看样本以确保数据质量,则可以使用 TensorBoard 的 Image Summary API。 继续回到 MNIST 数据集,看看图像在 TensorBoard 中是如何显示的: 代码语言:javascript 复制 # Load and normalizeMNISTdata ...