pytorch学习之tensorboard的使用

SummaryWriter
class SummaryWriter(builtins.object)
 |  Writes entries directly to event files in the log_dir to be
 |  consumed by TensorBoard.
 |  
 |  The `SummaryWriter` class provides a high-level API to create an event file
 |  in a given directory and add summaries and events to it. The class updates the
 |  file contents asynchronously. This allows a training program to call methods
 |  to add data to the file directly from the training loop, without slowing down
 |  training.

类 SummaryWriter（builtins.object）

将条目直接写入要log_dir的事件文件 由 TensorBoard 使用。

'Summarywriter'类提供了一个高级 API 来创建事件文件，然后向其添加摘要和事件。该类将更新

异步文件内容。这允许训练程序调用方法直接从训练循环向文件添加数据，而不会降低训练。

例子

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 
# 使用自动生成的文件夹名称创建摘要编写器。 
writer = SummaryWriter（） 
# 文件夹位置： 运行/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.local/ 
# 使用指定的文件夹名称创建摘要编写器。 
writer = SummaryWriter（"my_experiment"） 
# 文件夹位置： my_experiment 
# 创建一个附加了注释的摘要编写器。  
writer = SummaryWriter（comment="LR_0.1_BATCH_16"） 
# 文件夹位置： 运行/May04_22-14-54_s-MacBook-Pro.localLR_0.1_BATCH_16/

SummaryWriter.add_scalar()

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
x = range(100)
for i in x:
writer.add_scalar('y=2x', i * 2, i)
writer.close()

writer.add_scalar("y=2x",3*i,i)书写坐标图

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter("logs")

# writer.add_image()
#y = x
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)
    
writer.close()

下载tensorboard，pip install tensorboard

如何打开事件文件？

第一种：命令行

第二种：pycharm命令行，terminal窗口

输入tensorboard --logdir=logs

选择端口,避免和其他人的端口相撞，输入tensorboard --logdir=logs --port=6007然后按enter键，点击出现的网址http://localhost:6007/。

结果：

 tensorboard的使用（二）

add_image()的使用（常用来观察训练结果）

利用Opencv读取图片，获取numpy型图片数据

利用numpy.array(),对PIL图片进行转换