from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter("logs")for i in range(100):writer.add_scalar("y=x",i,i)
writer.close()-
第一个参数 'y=2x':
- 这是图表的标题或标签。
- 它会显示在TensorBoard界面中,帮助你识别这条曲线。
-
第二个参数 2*x:
- 这是Y轴的值。
- 在这个例子中,它代表函数Y=2X的Y值。
-
第三个参数 x:
- 这是X轴的值。
- 它通常表示步骤(step)或迭代次数。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Imagewriter = SummaryWriter("logs")
image_path = "Dataset/train/ants/0013035.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')
# y = 2x
for i in range(100):writer.add_scalar("y=2x", 3*i, i)writer.close()-
img_array: 这是要添加的图片数据，通常是一个numpy数组或PyTorch张量。 -
1: 这是全局步骤(global_step)，用于表示这张图片是在训练的哪个步骤或轮次添加的。 -
dataformats='HWC': 这个参数指定了图片数据的格式。'HWC'表示数据的维度顺序是[高度, 宽度, 通道数]。其他常见的格式还有'CHW'（[通道数, 高度, 宽度]）。
