TensorBoard的使用

tensorboard是tensorflow开发的一款绘图插件，它可以绘制网络的图像，可以绘制训练时的 Loss ,Accuracy等参数指标，tensorboard现在已经支持在pytorch中使用，使用方法参考pytorch文档

安装导入

安装过pytorch后使用TensorBoard还需要安装，

1 2	pip install tensorflow pip install tensorboard

导入时使用以下代码

1	from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

导入之后如果无法使用，可以尝试 tensorboardX 使用方法类似

使用

安装好后就可以开始使用了

pytorch的官方文档提供了很多例子

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

#首先需要创建一个实例 writer，参数为文件保存的路径，下面是在logs文件夹下
writer = SummaryWriter("logs")

#可以绘制图像，add_scalar(标签名, y值, x值)，每次增加一个点
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=x", i, i)
    writer.add_scalar("y=3x", i*3, i )

#添加图像，添加的图像需要是torch.Tensor, numpy.array, 或者 string/blobname
#add_image参数含义：图片标签，图片路径，step，转换
path = r"../train/ants/5650366_e22b7e1065.jpg"
img = Image.open(path)
img_arr = np.array(img)
writer.add_image("IMG1", img_arr, 1, dataformats='HWC')

#使用完成后需要关闭
writer.close()