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小土堆pytorch--tensorboard的使用
- 小土堆pytorch--tensorboard的使用
- 0.介绍
- 1.使用tensorboard绘制 y = x 等简单函数
- 1.1 相应的代码
- 1.2 对上述代码的解释
- 1.3 可能遇到的问题
- 1.3.1 问题
- 1.3.2 解决方法
- 2.使用tensorboard加载数据集中的图片
- 2.1 相应代码
- 2.2 对上述代码的解释
- 2.2.1 代码功能概述
- 2.2.2代码逐行解释
- 2.3 后续操作
小土堆pytorch–tensorboard的使用
0.介绍
TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一组可视化工具 ，能将机器学习实验数据图形化展示，助力理解、调试、优化模型，也可用于 PyTorch 等框架结合使用来可视化相关数据。
主要功能
- 可视化模型结构：呈现模型计算图，展示张量、变量和操作流程，助于理解模型架构和参数。
- 跟踪训练指标：实时呈现损失函数、准确率、梯度等训练指标变化，以折线图等形式展示，方便评估模型性能和优化训练过程。
- 可视化数据分布：通过直方图展示张量分布，了解权重、激活值等分布及变化；用平面展示数据分布情况，分析数据特征。
- 展示图像音频：展示训练过程中的图像（如输入图像、输出图像、中间层特征图 ）和音频数据，辅助理解模型对多媒体数据的处理。
- 高维数据降维可视化：利用技术将高维嵌入向量投影到低维空间展示，分析向量关系和分布。
1.使用tensorboard绘制 y = x 等简单函数
1.1 相应的代码
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter("logs")# writer.add_image()
# y = x
for i in range(0, 100):writer.add_scalar("y=x", i, i)writer.close()
运行这段代码后，会在当前目录下生成一个名为 logs 的文件夹，其中包含了记录 y = x 数据的日志文件。接下来，可以在命令行中使用以下命令启动 TensorBoard 服务：
tensorboard --logdir=logs
然后在浏览器中打开 http://localhost:6006，就可以看到 y = x 函数关系的可视化图表。
然后就可以看到图表
1.2 对上述代码的解释
-
导入模块
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter这行代码从 torch.utils.tensorboard 模块中导入 SummaryWriter 类。SummaryWriter 是一个重要的类，它可以将各种数据（如标量、图像、直方图等）写入日志文件，以便后续使用 TensorBoard 进行可视化分析。
-
创建 SummaryWriter 实例
writer = SummaryWriter("logs")这行代码创建了一个 SummaryWriter 类的实例 writer，并指定日志文件的保存目录为 “logs”。也就是说，后续通过 writer 记录的数据都会被保存到这个名为 logs 的文件夹中。如果该文件夹不存在，程序会自动创建它。
运行这段代码后，IDE会自动生成logs文件夹 -
循环记录标量数据
# y = x for i in range(0, 100):writer.add_scalar("y=x", i, i)for i in range(0, 100):：这是一个 for 循环，循环变量 i 从 0 到 99 依次取值。
writer.add_scalar(“y=x”, i, i)：调用 writer 的 add_scalar 方法，该方法有三个主要参数：
A 第一个参数 “y=x” 是一个字符串，作为数据的标签，用于在 TensorBoard 中标识这组数据。
B 第二个参数 i 是要记录的标量值，也就是 y 的值，因为这里 y = x，所以 y 的值就等于 i。
C 第三个参数 i 是全局步数（global_step），用于表示数据点的顺序，在 TensorBoard 中，global_step 通常对应 x 轴，用于展示数据随时间或迭代次数的变化。TIPS:
我们用CTRL+鼠标左键点击add_scalar会跳出该函数的定义，以及对参数的讲解
-
关闭 SummaryWriter
writer.close()这行代码调用 writer 的 close 方法，关闭 SummaryWriter 实例。关闭操作会确保所有的数据都被正确写入到日志文件中，释放相关资源。
综上所述，这段代码的主要目的是使用 SummaryWriter 记录 y = x 函数关系的数据，并将其保存到日志文件中，以便后续使用 TensorBoard 进行可视化分析。
1.3 可能遇到的问题
1.3.1 问题
这是这段代码的运行结果
也会对应在logs目录下生成相应的文件
假如我们修改代码，其实就这一点变化，我们在tensorboard上查看结果的时候会发现问题
**导致错误的原因：**多次记录了相同标签（都标为 y = 5x ）的数据，且每次记录的数据范围、采样方式等有差异，导致多组数据在同一图表中叠加显示，出现多条看似混乱的线。
1.3.2 解决方法
首先我们在pycharm中按ctrl+c杀掉当前进程
然后我们手动删除这两个文件
然后再次运行上述代码，问题就可以解决了
2.使用tensorboard加载数据集中的图片
2.1 相应代码
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Imagewriter = SummaryWriter("logs")
image_path = "dataset/train/ants/5650366_e22b7e1065.jpg"
img_PIL = Image.open(image_path)
img_array = np.array(img_PIL)
print(img_array.shape)writer.add_image("test", img_array, 1, dataformats = 'HWC')writer.close()
2.2 对上述代码的解释
2.2.1 代码功能概述
这段代码的主要功能是使用PyTorch 中的 torch.utils.tensorboard 模块，将一张本地的图像文件添加到 TensorBoard 的日志中，以便后续使用 TensorBoard 工具对该图像进行可视化展示。
2.2.2代码逐行解释
- 导入必要的模块
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter：从torch.utils.tensorboard模块中导入SummaryWriter类。SummaryWriter用于将各种数据（如标量、图像、直方图等）写入日志文件，方便后续使用 TensorBoard 进行可视化分析。import numpy as np：导入numpy库，并将其重命名为np。numpy是一个用于科学计算的强大库，在处理数组和矩阵时非常有用。from PIL import Image：从PIL（Python Imaging Library）库中导入Image类。PIL是 Python 中常用的图像处理库，Image类可以用于打开、操作和保存多种图像文件格式。
- 创建
SummaryWriter实例
writer = SummaryWriter("logs")
创建一个 SummaryWriter 类的实例 writer，并指定日志文件的保存目录为 "logs"。如果该目录不存在，程序会自动创建它。后续通过 writer 记录的数据都会被保存到这个目录下的日志文件中。
3 打开图像文件
image_path = "dataset/train/ants/5650366_e22b7e1065.jpg"
img_PIL = Image.open(image_path)
image_path = "dataset/train/ants/5650366_e22b7e1065.jpg"：定义一个字符串变量image_path，用于指定要打开的图像文件的路径。img_PIL = Image.open(image_path)：使用Image.open()方法打开指定路径的图像文件，并将其存储为PIL图像对象img_PIL。
4 将 PIL 图像对象转换为 numpy 数组
img_array = np.array(img_PIL)
使用 np.array() 函数将 PIL 图像对象 img_PIL 转换为 numpy 数组 img_array。numpy 数组更适合进行数值计算和处理，方便后续传递给 SummaryWriter 进行记录。
5 打印图像数组的形状
print(img_array.shape)
打印 img_array 的形状，即图像的高度、宽度和通道数。例如，对于 RGB 图像，形状通常为 (height, width, 3)。
6 向 TensorBoard 日志中添加图像
writer.add_image("test", img_array, 1, dataformats = 'HWC')
调用 writer 的 add_image 方法，将图像添加到 TensorBoard 日志中。该方法有几个参数：
- 第一个参数
"test"是一个字符串，作为图像的标签，用于在 TensorBoard 中标识这张图像。 - 第二个参数
img_array是要添加的图像数据，即前面转换得到的numpy数组。 - 第三个参数
1是全局步数（global_step），用于表示图像的顺序或迭代次数，在 TensorBoard 中，global_step通常对应 x 轴，用于展示数据随时间或迭代次数的变化。 dataformats = 'HWC'：指定图像数据的格式。'HWC'表示图像数据的维度顺序为高度（Height）、宽度（Width）和通道数（Channels）。
注意：在add_image的定义中如果tensor的形状是（H,W,3）则需要使用 dataformats = ‘HWC’
7. 关闭 SummaryWriter
writer.close()
调用 writer 的 close 方法，关闭 SummaryWriter 实例。关闭操作会确保所有的数据都被正确写入到日志文件中，并释放相关资源。
2.3 后续操作
运行这段代码后，会在当前目录下生成一个名为 logs 的文件夹，其中包含了记录图像数据的日志文件。接下来，可以在命令行中使用以下命令启动 TensorBoard 服务：
tensorboard --logdir=logs
然后在浏览器中打开 http://localhost:6006，就可以在 TensorBoard 的界面中看到名为 "test" 的图像。
综上所述，这段代码的主要目的是使用 SummaryWriter 将本地的一张图像添加到 TensorBoard 日志中，以便后续进行可视化分析。
这样我们就可以在tensorboard中看到相应的图像
然后我们可以变换图像（使用图片的相对路径），然后把参数step=2
