目标：

1、使用Tensorboard

2、图像变换，使用transform

首先先了解SummaryWriter，它能直接将条目写入日志目录中的事件文件，供TensorBoard使用

Summarywriter主要使用到两种方法：add_image()和add_scalar()

Summarywriter.add_scalar()

在Summarywriter.add_scalar()的参数中，global_step对应x轴，scalar_value对应y轴 writer.add_scalar()

#导入Summarywriter
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

#创建实例,把对应的事件文件存储到logs文件夹下
writer =SummaryWriter("logs")

#主要使用到两种方法
#writer.add_image()

#writer.add_scalar()的参数中，global_step对应x轴，scalar_value对应y轴

#如y=x
for i in range(100):
    #第一个参数是表达式（标签），第二个是y轴，第三个是x轴
    writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)
writer.close()

如何打开事件文件

1、terminal

 但是默认为6006端口，但是可能有很多人使用，为了防止冲突，咱们可以指定端口。

 点击链接，如果显示错误，则取logs的路径需要写细一点，取log的路径如下

右击logs，——>copy path—>path from content root

 把logdir的路径换成刚刚的取的路径，如下： 

 点击链接，即可看到结果图：

 当改了函数时，可能会导致以前的函数都画在上面了，此时把logs里的文件删掉，在重新运行就可以了

 

图像的研究 Summarywriter.add_image()

1、在python console下（可以不在这里运行）

执行如下操作 ，查看图片，首先要先准备一张图片，（我的是sdgdf.png)

  

 我们可以转成tensor类型或者numpy类型，tensor类型在下一篇文章，此处转成numpy类型

2、 在代码端

#导入Summarywriter
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image
#创建实例,把对应的事件文件存储到logs文件夹下
writer =SummaryWriter("logs")
image_path = "D:\paper reading\code\learningcode\data\sdgdf.png"
img_PIL = Image.open(image_path)
img_array = np.array(img_PIL)
print(type(img_array))
print(img_array.shape)

#HWC分别是高度、宽度和通道
writer.add_image("test",img_array,1,dataformats='HWC')

#主要使用到两种方法
#writer.add_image()

#writer.add_scalar()的参数中，global_step对应x轴，scalar_value对应y轴


for i in range(100):
    #第一个参数是表达式（标签），第二个是y轴，第三个是x轴
    writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)
writer.close()

运行后在，terminal下点开链接

打开链接，可以显示图片

 当想在同一个title下，展示多张图片是，修改下面的内容

 运行后，链接里，展示如下：

也可以一张一张显示，此时修改的内容如下： 

 

结果如下：