TensorBoard add_image()的用法（附带实例）

使用 add_image() 方法来记录单个图像数据。注意，该方法需要 pillow 库的支持。通常会使用 add_image() 来实时观察生成式模型的生成结果，或者可视化分割和目标检测的结果，以帮助调试模型。

add_image() 方法的语法格式如下：

add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')

各个参数的说明：

• tag(string)：数据名称；
• img_tensor(torch.Tensor / numpy.array)：图像数据；
• global_step(int, optional)：训练的 step；
• walltime(float, optional)：记录发生的时间，默认为 time.time()；
• dataformats(string, optional)：图像数据的格式，默认为 'CHW'，即 Channel x Height x Width，还可以是 'CHW'、'HWC' 或 'HW' 等。

示例代码如下：

# 导入相关库
from tensorboardX import SummaryWriter
import cv2 as cv
# 创建一个 SummaryWriter 对象，指定日志保存的路径为 'runs/image'
writer = SummaryWriter('runs/image')
for i in range(1, 4):  # 遍历 1 到 3 的整数
    # 添加图像到 SummaryWriter
    writer.add_image('countdown', cv.cvtColor(cv.imread('./image/{}.jpg'.format(i)), cv.COLOR_BGR2RGB), global_step=i, dataformats='HWC')

'countdown' 为图像的名称，将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式后添加，global_step 为全局步骤，dataformats 指定图像的格式为 HWC。

调用这个方法一定要保证数据的格式正确，像 PyTorch Tensor 的格式就是默认的 'CHW'。可以拖动滑动条来查看不同 global_step 下的图片，输出如下图所示：