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 bins ( string ) – {‘...
walltime: 记录发生的时间。 一般通过add_scalar记录loss、acc、lr等参数的变化监控训练过程。 add_image方法来记录单个图像数据: 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...
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_histogram(tag, values, global_step=None, bins='tensorflow', walltime=None, max_bins=None) 1 作用:将直方图添加到 summary 中。 参数说明: tag (string): 数据标识符 values (torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname) :建立直方图的值 global_step (int) :要记录的全局步长值 bins (stri...
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() ...
(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() ...
add_image 读取image的一个函数,在这个函数中,他需要这几个参数,tag(str类型),img,需要是Tensor后者np类型的。dataformats指的是图片的通道,H代表高,w代表宽,3就是三通道。默认是3HW,需要根据图片的类型进行设置。 其中img的类型如果是使用PIL打开(Image.open)的就是PIL类型,无法使用add_images函数,需要将其转...
「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, ...
This is also identical to the code you used the first time you defined these operations and tensors. Histogram Summaries: Visualizing Weights and Biases Here you again define the tf.summary objects. However, you now are visualizing vectors of scalars so you need to define tf.summary.histogram ...