x, n_iter) # Tensor writer.add_image_with_boxes('imagebox_label', torch.ones(3, 240, 240) * 0.5, torch.Tensor([[10, 10, 100, 100], [101, 101, 200, 200]]), n_iter, labels=
add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW') 1. 参数介绍 tag (string): 数据名称 img_tensor (torch.Tensor / numpy.array): 图像数据 global_step (int, optional): 训练的 step walltime (float, optional): 记录发生的时间,默认为 time.time() dataformats (...
1)建立embedding tensor 1. #1. 建立 embeddings 2. embedding_var = tf.Variable(batch_xs, name="mnist_embedding") 3. summary_writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR) 2)建立embedding projector 并配置 1. config = projector.ProjectorConfig() 2. embedding = config.embeddings.add() 3. embedding....
add_image(tag,img_tensor,global_step=None,walltime=None,dataformats='CHW') dataformats:表示图像数据的格式,默认为'CHW'即Channel x Height x Width 。 实际的记录过程以一个线性模型为例: import torch import numpy as np from torch.utils import tensorboard from torch import nn from matplotlib impo...
add_histogram( tag , values , global_step = None , bins = ‘tensorflow’ , walltime = None , max_bins = None ) 参数: tag ( string ) – 数据标识符 值(torch.Tensor、numpy.array或string/blobname)– 构建直方图的值 global_step ( int ) – 要记录的全局步长值 ...
1、add_image() 参数:add_image(self,tag,img_tensor,global_step=None,walltime=None,dataformats='CHW‘) tag:(string)Data identifier数据标签;img_tensor:(必须是torch.Tensor类型,或者numpy.array/string/blobname类型); global_step:(int)训练的步骤; ''' ...
(2)代码演示(需要pip tensorborad)# Copyfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer=SummaryWriter("logs") #将事件文件存储到logs这个文件夹底下 #绘制一个y=2x的图像 for i in range(100): writer.add_scalar("y=x",2*i,i) # writer.add_scalar(图像标题,y轴,x轴) writer.close() ...
「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,毕竟我们的图片都是0-255, 如果像素值有大于1的,那么机器就以为是0-255的范围了,不做任何...
还有一个 tensor summary,可以用来看任何东西,因为 tf 中的所有都是 tensor 形式的 接下来让我们 add 一些 summary 吧: 例如来看 cross entropy 和 accuracy 是怎么随时间变化的, 还可以看我们的 input 是不是 MNIST 数据 还可以加一些 add 一些 histogram,来看 weights,biases,activations, ...
mask[i, :tensor.size(0)] = 1 .../MEDeA/medea/models/transformer/cells.py:131: TracerWarning: Converting a tensor to a Python index might cause the trace to be incorrect. We can't record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future. Thi...