深度学习pytorch之tensorboard和transform的使用

这样操作是引入tensorboard，申明一个类，logs是生成日志的文件夹，事件就在这里产生。

writer为申明的实例，这里做的画线操作 第一个是tags是图片的标签，第二个参数是y值，第三个是步长，x值

关闭writer编写

这里是将tensorboard里面加入图片的显示，HWC指定图片类型是长宽通道数，不然只能加入tensor型后面会讲 如何将tensorform来转换图片类型

在同一个tag标签下面 两个图

transform的功能

 

就转换图片类型大小等的一个工具

from torchvision import transforms
import  cv2 as cv
from  torch.utils.tensorboard import  SummaryWriter

img_path = "dataset2/train/ants_image/0013035.jpg"

img = cv.imread(img_path)

writer = SummaryWriter("logs")


#使用tensor来将图片转成tensor类型
tensor_trans = transforms.ToTensor()#创建一个class 用作成工具 转换成tensor型
tensor_img = tensor_trans(img)#使用类的函数 result = tool(input)

writer.add_image("tensor_img",tensor_img,1)
writer.close()