本文主要是介绍2.小土堆——tensorboard使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.tensorboard是啥？
TensorBoard 是一个用于可视化 TensorFlow 训练过程和模型的工具。它可以帮助你以图形和图表的形式查看训练过程中的指标，比如损失和准确率的变化。你可以使用 TensorBoard 来监视模型的性能，并且更直观地理解模型的工作原理。
就是自动为你根据代码生成图像，就像下面这样
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image2.具体步骤和细节——一个类，两个方法
一个类：SummaryWriter
两个方法：.add_image() [加载图片] , .add_scalar()[加载标量]
1.首先从torch工具箱的tensorboard类中导入SummaryWriter类
summarywriter：
传入参数顺序、解释：（本质上就log_dir可能需要写）
具体：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer=SummaryWriter("logs") #将生成的文件写入logs文件夹
writer.scalar(名，y，x。。。) //加载标量
1.函数的解释及参数
2.查看tensorboard的方法：
额，出现了问题：
解决方法：
原来出现问题是进入了配置的虚拟环境中，不需要进入！！！！
具体查看方法：
1.打开Anaconda Powershell Prompt，直接输入“tensorboard --logdir="×" ”（×是summarywriter那里定义的文件名称）
方法2.可以直接在pycharm软件的终端打开
代码：
运行结果：
writer.add_image（）
1.函数的解释及参数
2.图像类型的转换
查看一下原来图片的类型：
当然用到的是PIL库中的Image模块
还要注意，如果用的是“绝对路径”，那么要将单杠变双杠
如果用的是“相对路径，那么直接粘贴即可”
视频里用的是numpy.array(),对PIL图形进行转换
可以用opencv对图像进行转换
也可以用其他方式
代码：
出现了报错，报错是因为图片在转换的时候规格不对
官方中写：
那么我们来看一下这个图片的规格
（注意这个.shape用在的是np类型上，PIL没有此函数）
可以看到这个是（H,W,3）类型，是不被允许的
怎么办?
加上一个参数
最后代码：
结果：
还有一步，就关于step，将代码的图片相对路径换成另为一个，然后在add_image函数的step参数中写成2或更多，然后重新运行，刷新tensorboard界面，即可看新的：
其他：
怎么看你的python虚拟环境中安装了那些库？
进入虚拟环境——conda activate ××（pytorch_leran）
查看——————pip list
怎么查看官方给出的相关模块、函数的解释？
用控制台、jupyter的help（××）或者直接ctrl点击该处
使用之前要安装tensorflow和tensorboard
同样是进入虚拟环境，然后conda install。。。或者pip install。。。
//我的：有Markpad编译器tensorflow会安不上
//执行tensorboard时候，不要进入虚拟环境！
这篇关于2.小土堆——tensorboard使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
