一、使用Pytorch匯入TensorBoard

SummaryWriter詳解

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

• SummaryWriter是向事件資料夾log_dir寫入事件檔案的一個操作，並且這個事件檔案可以被Tensorboard進行解析。

引數詳解：

• log_dir：輸入資料夾的名稱(string)。如果為None，預設位置為：runs/**CURRENT_DATETIME_HOSTNAME**

• 其他不常用引數：comment, purge_step, max_queue, flush_secs, fliename_suffix. 具體用處可以在pycharm中ctrl+單擊SummaryWriter檢視。

二、SummaryWriter中一些子類函數的使用

1.add_scalar()：新增標量到SummaryWriter中

（1）引數詳解

• tag(string): Data的指定方式，圖表的標題

• scalar(float or string/blobname): 需要儲存的數值

• global_step(int): 訓練的步數（Global step value to record），結合scalar，那就是訓練到多少步的時候scalar的數值是多少。

• walltime(float): （不常用引數，可選）Optional override default walltime(time.time()) with seconds after epoch of event

更直觀的引數解釋，可以表示為下圖的方式：

（2）程式碼演示（需要pip tensorborad）

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer=SummaryWriter("logs")  #將事件檔案儲存到logs這個資料夾底下

#繪製一個y=2x的影象
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=x",2*i,i)  # writer.add_scalar(影象標題，y軸，x軸)
writer.close()

2.add_image()：新增image到SummaryWriter

（1）引數詳解

• tag(string): Data的指定方式，圖表的標題

• img_tensor(torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname): 影象資料

• global_step(int): 訓練的步數（Global step value to record），結合img_tensor，那就是訓練到多少步的時候img_tensor的影象是什麼。

• walltime(float): （不常用引數，可選）Optional override default walltime(time.time()) with seconds after epoch of event

預設輸入影象資料形狀：

• （3, H, W）:三通道，高，寬

• 注意：如果輸入資料為 (H, W, 3) 也是可以的，但是需要設定dataformats,如dataformats='HWC'

（2）程式碼演示（需要pip tensorborad）

使用範例：

資料下載地址：百度網路硬碟 請輸入提取碼 (baidu.com)

提取碼：zsh8

① 利用PIL讀取圖片資料

from PIL import Image
image_path="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"  #圖片路徑
img=Image.open(image_path)  #讀取圖片資訊
print(type(img))


'''
[Run]
<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
'''

• 很明顯，該資料型別不符合img_tensor的要求，所以不能用PIL讀取

② 利用Opencv讀取圖片，獲得numpy型圖片資料

利用numpy.array()，對PIL圖片進行轉換，具體操作如下：

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

writer=SummaryWriter("Image")

image_path="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"  #圖片路徑
img_PIL=Image.open(image_path)  #讀取圖片的PIL格式

img_array=np.array(img_PIL)  #將PIL型別的圖片資料轉為numpy型資料
print(img_array.shape)   #檢檢視片資料的格式. [Run] (512, 768, 3);即3通道在最後一位

#新增image到SummaryWriter
#由shape資料可知，3通道在最後一位，所以設定為‘HWC’
writer.add_image("test", img_array, 1, dataformats='HWC')

writer.close()

③ 從PIL到numpy，需要在add_image()中指定shape中每一個數位/維表示的含義

三、如何開啟事件檔案logs

在上面writer=SummaryWriter("logs")程式碼的基礎上，建立了一個名稱為logs的檔案，下面我們學習如何開啟它。

1. 開啟方法：使用Anaconda Prompt或Pycharm的Terminal

（1）具體操作

• 輸入tensorboard --logdir=logs並按回車，需要注意的是：logdir=事件檔案所在的檔名。得到如下語句：

TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.13.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

其中，http://localhost:6006/為tensorboard的開啟位置，可直接單擊開啟

• 但有的時候，一臺伺服器上有好幾個人在使用，如果都指向6006視窗，則會導致與其他人發生衝突，所以我們可以指定一個埠：

  tensorboard --logdir=logs --port=6007

（2）可能存在的錯誤

開啟可能會出現下面這個頁面：

存在原因及解決辦法如下：

• tensorboard --logdir=路徑中含有中文

  解決方法：把中文改成英文

• 路徑錯誤

  解決方法：tensorboard --logdir=路徑，其中這個輸入的路徑不用帶引號

• tensorboard語句錯誤

  解決方法：在一些tensorboard版本中，開啟路徑的語句為tensorboard --logdir=路徑，但在另一些版本中，開啟路徑的語句為tensorboard --logdir"路徑"

2. 可能存在的顯示錯誤

如果反覆更改上面的程式碼並執行，比如說把\(y=2x\)改為\(y=3x\)，那麼可能會出現這樣的影象：

也就是說\(y=2x\)和\(y=3x\)會同時出現在同一個影象上，並且還會出現一條擬合這兩個函數的線。解決方法如下：

• 方法一：把--logdir中對應的資料夾找到，並直接刪除。然後再執行一次程式，繪製想要的圖片。

• 方法二：建立一個子檔案

3.影象事件檔案的讀取

• 方法同上

• 如果要同時讀取幾張圖片，可以有以下方法：

  • 將writer.add_image("test", img_array, 1, dataformats='HWC')中的step由1改為2或多個，此時可在同一個影象上，翻頁顯示

  • 將writer.add_image("test", img_array, 1, dataformats='HWC')中的tag由"test"改為另一個名字，此時可開啟一個新的框來顯示影象