学习笔记2：pytorch的Tensorboard的使用

前言

TensorBoard的用处就是让我们更好的观测到数据，对比各阶段实验数据的变化。

一、头文件

from torch.utils.tensorboard import  SummaryWriter
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

二、画一个简单的y=3x的函数图像，然后查看它

1、代码：

writer=SummaryWriter("logs")
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=3x",3*i,i)
writer.close()

其中：
writer=SummaryWriter("logs")中的logs只是文件名，是什么都可以。

2、怎么看呢？
①点击运行
②在终端输入：tensorboard --logdir=logs
③点击运行结果出现的链接

④可以看到y=3x的函数图像

三、加入图片

1、图片的格式：
①加入的图片得是tensor或者numpy型的变量

②默认图片的shape为(3,H,W)（3通道，高度，宽度）。若图片的shape为(H,W,3)也可以，但需以如下方式修改。

注：可以用print(img.shape)来查看图片的shape
2、代码：

writer=SummaryWriter("logs")
img_path='dataset/train/ants_image/0013035.jpg'
img_PIL=Image.open(img_path)
img_array=np.array(img_PIL)
writer.add_image("test",img_array,1，dataformats='HWC')

其中：
writer.add_image("test",img_array,1，dataformats='HWC')中的1是step的意思，代表test图像集合里的第一张图像，想再加图改数字就行。

运行后打开TensorBoard即可看到新增的图像