这篇文章主要介绍了Pytorch中的Tensorboard与Transforms怎么搭配使用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
直接上代码：
from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms import os root_path = "D:\\data\\basic\\Image" lable_path = "aligned" img_dir = os.path.join(root_path, lable_path) img_list = os.listdir(img_dir) img_path = img_list[0] # 加载img_path路径 img_path = os.path.join(img_dir, img_path) # 将img以PIL格式打开 img = Image.open(img_path) # 创建具体的SummaryWriter writer = SummaryWriter("logs") # 创建具体的ToTensor方法 to_tensor = transforms.ToTensor() # 将img以PIL格式转化成Tensor格式 tensor_img = to_tensor(img) # 使用writer.add_image方法 writer.add_image("tensor_img", tensor_img) writer.close()
代码run结果:
在命令行打开tensorboard：
但是在打开tensorboard之前，要打开正确的位置，不然会报错，以此程序为例，需要在找到logs的目录。
在浏览器显示的结果：
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