這篇文章主要介紹了Pytorch中的Tensorboard與Transforms怎么搭配使用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
直接上代碼：
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]
# 加載img_path路徑
img_path = os.path.join(img_dir, img_path)
# 將img以PIL格式打開
img = Image.open(img_path)
# 創建具體的SummaryWriter
writer = SummaryWriter("logs")
# 創建具體的ToTensor方法
to_tensor = transforms.ToTensor()
# 將img以PIL格式轉化成Tensor格式
tensor_img = to_tensor(img)
# 使用writer.add_image方法
writer.add_image("tensor_img", tensor_img)
writer.close()代碼run結果:
在命令行打開tensorboard：
但是在打開tensorboard之前，要打開正確的位置，不然會報錯，以此程序為例，需要在找到logs的目錄。
在瀏覽器顯示的結果：
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Pytorch中的Tensorboard與Transforms怎么搭配使用”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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