Pytorch数据处理工具箱2

transforms
transforms提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。 
1）对PIL Image的常见操作如下。

 

transforms

transforms提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。 
2）对Tensor的常见操作如下。

·如果要对数据集进行多个操作，可通过Compose将这些操作像管道一样拼接起来，类似于nn.Sequential。

 

transforms
transforms提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。

 ImageFolder
ImageFolder可以读取不同目录下的图像数据。

 

ImageFolder
ImageFolder可以读取不同目录下的图像数据。
运行结果：

 

ImageFolder可以读取不同目录下的图像数据。
ImageFolder

 可视化工具

 

TensorBoard简介

使用TensorBoard的一般步骤如下。
1）导入tensorboard，实例化SummaryWriter类，指明记录日志路径等信息。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
#实例化SummaryWriter，并指明日志存放路径。在当前目录没有logs目录将自动创建。
writer = SummaryWriter(log_dir='logs')
#调用实例
writer.add_xxx()
#关闭writer
writer.close()

 

TensorBoard简介

使用TensorBoard的一般步骤如下。
2）调用相应的API接口，接口一般格式为：

add_xxx(tag-name, object, iteration-number)
#即add_xxx(标签，记录的对象，迭代次数)

其中，xxx指的是各种可视化方法。

 

Image
TensorBoard简介
Scalar
用于可视化单一数值，例如损失值、准确率等随训练过程的变化。

 TensorBoard简介

使用TensorBoard的一般步骤如下。
3）启动tensorboard服务。cd到logs目录所在的同级目录，在命令行输入如下命令，logdir等式右边可以是相对路径或绝对路径。

tensorboard --logdir=logs --port 6006   
#如果是windows环境，要注意路径解析，如
#tensorboard --logdir=r'D:\myboard\test\logs' --port 6006

4）Web展示。在浏览器输入：

http://服务器IP或名称:6006  #如果是本机，服务器名称可以使用localhost

用TensorBoard可视化神经网络
运行结果：

 用TensorBoard可视化神经网络

 用TensorBoard可视化特征图

用TensorBoard可视化特征图
运行结果：