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三、TensorBoard的使用

1.TensorBoard介绍

TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。

2.显示图标和图片

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image

writer = SummaryWriter("logs")
image_path = "data/train/ants_image/6240329_72c01e663e.jpg"
img_PIL = Image.open(image_path)
img_array = np.array(img_PIL)
print(type(img_array))
print(img_array.shape)

writer.add_image("train", img_array, 1, dataformats='HWC')  //显示图
# y = 2x
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=2x", 3*i, i)    //显示数据表

writer.close()

在pycharm命令行输入 

tensorboard --logdir=logs  --port=6007

步骤

1. 创建SummaryWriter类，传入logs文件输出地址
2. 图片文件地址
3. Image类打开图片文件
4. 将Image类转换numpy格式
5. SummaryWriter类加载numpy格式图片
6. 画图
7. 关闭SummaryWriter流

四、Transforms的使用