[人工智能]【自学 PyTorch 】第四课 —— 【代码实战记录】使用 Tensorboard，可视化图像分类结果

一、代码

# ！usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-

"""
author :24nemo
 date  :2021年07月07日
"""

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

writer = SummaryWriter("logs")
image_path = "D:\\Python_In_One\\Project\XiaoTuDui\\data\\train\\ants_image\\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()

二、查看方法

在终端中，输入：

tensorboard --logdir=logs --port=6007

点击出现的网址，跳转到在浏览器中，可以打开了。

三、报错和解决办法

1、我的默认浏览器是 QQ 浏览器，不能直接打开 Tensorboard，我复制了网址，在 Google 中能打开；

2、其中的 port = 6007，是为了避免互相干扰，默认的通道是 6006；

3、如果出现不显示的情况，可以把生成的 logs 文件删除，重新运行程序。

四、写给自己

文件名称：P8_9_Tensorboard.py