动手学深度学习(pytorch土堆)-02TensorBoard的使用
1.可视化
代码使用了 torch.utils.tensorboard 将数据记录到 TensorBoard 以便可视化。具体来说,它将标量数据记录到目录 logs 中,使用的是 SummaryWriter 类。
代码分解如下:
SummaryWriter("logs"):初始化一个 TensorBoard 的写入器,日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x", i, i):在循环的每一次迭代中,写入器都会记录一个名为"y=x"的标量数据,标量的值和步数都等于i。这实际上是在记录一条y = x的直线。writer.close():关闭写入器,确保所有数据都已写入到磁盘。
运行这段代码后,使用以下命令在 pycharm控制台中可视化结果:
tensorboard --logdir=logs
然后在浏览器中访问 localhost:6006 来查看记录的标量数据。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer=SummaryWriter("logs")
# writer.add_image()for i in range(100):writer.add_scalar("y=x",i,i)
writer.close()
2显示图像
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image
writer=SummaryWriter("logs")
image_path="hymenoptera_data/train/ants/0013035.jpg"
img_PIL=Image.open(image_path)
img_array=np.array(img_PIL)
writer.add_image("test",img_array,1,dataformats="HWC")for i in range(100):writer.add_scalar("y=x",i,i)
writer.close()

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