se 网站优化,教学网站模板,中高端网站设计排名,经常访问的网站来打不开1.可视化
代码使用了 torch.utils.tensorboard 将数据记录到 TensorBoard 以便可视化。具体来说#xff0c;它将标量数据记录到目录 logs 中#xff0c;使用的是 SummaryWriter 类。
代码分解如下#xff1a;
SummaryWriter(logs)#xff1a;初始化一个 Ten…1.可视化
代码使用了 torch.utils.tensorboard 将数据记录到 TensorBoard 以便可视化。具体来说它将标量数据记录到目录 logs 中使用的是 SummaryWriter 类。
代码分解如下
SummaryWriter(logs)初始化一个 TensorBoard 的写入器日志会保存到 logs 目录。writer.add_scalar(yx, i, i)在循环的每一次迭代中写入器都会记录一个名为 yx 的标量数据标量的值和步数都等于 i。这实际上是在记录一条 y x 的直线。writer.close()关闭写入器确保所有数据都已写入到磁盘。
运行这段代码后使用以下命令在 pycharm控制台中可视化结果
tensorboard --logdirlogs然后在浏览器中访问 localhost:6006 来查看记录的标量数据。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writerSummaryWriter(logs)
# writer.add_image()for i in range(100):writer.add_scalar(yx,i,i)
writer.close()
2显示图像
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image
writerSummaryWriter(logs)
image_pathhymenoptera_data/train/ants/0013035.jpg
img_PILImage.open(image_path)
img_arraynp.array(img_PIL)
writer.add_image(test,img_array,1,dataformatsHWC)for i in range(100):writer.add_scalar(yx,i,i)
writer.close()
