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) for i in os.listdir('images')] img_lst ...
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...
如果我们做图像相关的任务,也可以将原始的图片在tensorboard中进行可视化展示 如果只写入一张图片信息,可以使用writer.add_image 如果要写入多张图片信息,可以使用writer.add_images 也可以用torchvision.utils.make_grid将多张图片拼成一张图片,然后用writer.add_image写入 注意,传入的是代表图片信息的Pytorch中的张量数据...
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" img_PIL = Image.open(img_path) # 打开图片 i...
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...
add_image add_images add_image_with_boxes add_figure add_video add_audio add_text add_onnx_graph add_graph add_embedding add_pr_curve add_pr_curve_raw add_custom_scalars_multilinechart add_custom_scalars_marginchart add_custom_scalars ...
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
# create grid of images img_grid=torchvision.utils.make_grid(images) writer.add_image('image_grid',img_grid) writer.close() # 将多张图片直接写入 writer=SummaryWriter('./data/tensorboard') writer.add_images("images",images,global_step=0) ...
writer.add_graph(net,images) 其中net为网络模型; 其中images为网络模型的输入; 3 写入网络训练的loss等内容 writer.add_scalar('loss', loss) 其中loss为loss; 当然也可以写入其他的标量; 2.3 TensorBoard内容查看 模型训练完成之后会在你设置的目标文件夹下生成一个tensorboard文件。
transform=data_transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, 16)val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, 16)img, labels = next(iter(train_loader))grid = torchvision.utils.make_grid(img)logger = SummaryWriter(log_dir='./log')logger.add_image('images', gri...