PyTorch の入門 (DataSet のデータの読み取りとテンソルボードの使用)

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Python 独自の関数を使用して Pytorch モジュールを表示する

dir函数可以列出对象的模块标识符，标识符有函数、类和变量。

dir()フレームに含まれるクラスをクエリします。

Ctrl + Fクイック クエリ。

クエリを続行すると、そのサブモジュールをクエリできます。


前後の 2 つの二重ダッシュは特別な変数を参照します。

help関数クエリ関数は何をするのでしょうか?

DataSet: データとそのラベルを取得する方法を提供します。

1 つ目の方法は、クラスの使用説明を表示することです。help(类)

2 番目の方法は、クラスの使用説明を表示することです。类??

DataSet は NYU Depth V2 データセットからデータを読み取ります

#coding=gbk         #指定编码格式为gbk
from  torch.utils.data import  Dataset
import cv2          #用于读取数据
import  os
class NYUDataSet(Dataset):
    def __init__(self):
        self.root_dir="D:\\AdeepLearningTest\\Code\\NYUDepthv2"
        self.rgb_path=os.path.join(self.root_dir,'RGB') #rgb图片的路径# coding=gbk
        self.label_path = os.path.join(self.root_dir, 'Label')  # 标签图片的路径
        self.allimg_path=os.listdir(self.rgb_path)
        self.allabel_path=os.listdir(self.label_path)
    def __getitem__(self, idx): #图像的下标也就是第几个
        img_name=self.allimg_path[idx]
        label_name = self.allabel_path[idx]
        label_item_path = os.path.join(self.label_path, label_name);
        img_item_path=os.path.join(self.rgb_path,img_name);
        img=cv2.imread(img_item_path)
        label=cv2.imread(label_item_path)
        return img ,label
    def __len__(self):
        return len(self.allimg_path)

#测试
data=NYUDataSet()
img,label=data[0]
print(len(data))
cv2.imshow("RGB",img)
cv2.imshow("Label",label)
cv2.waitKey()

テンソルボードの使用

テンソルボードをインストールする

インスタンスクラス SummaryWriter

パラメータの説明:

"""Creates a `SummaryWriter` that will write out events and summaries to the event file.
    
       类的参数说明 Args:（知道第一个参数一般就够了）
            log_dir (str): log_dir为输出日志的文件目录. Default is  runs/**CURRENT_DATETIME_HOSTNAME**
            comment (str): comment为日志的注释信息Comment log_dir suffix appended to the default
              ``log_dir``. If ``log_dir`` is assigned, this argument has no effect.
            purge_step (int):当日志记录在步骤:math: ' T+X '崩溃并在步骤:math: ' T '重新启动时，global_step大于或等于:math: ' T '的任何事件从TensorBoard中清除和隐藏。请注意，崩溃和恢复的实验应该具有相同的“log_dir”。
              When logging crashes at step :math:`T+X` and restarts at step :math:`T`,
              any events whose global_step larger or equal to :math:`T` will be
              purged and hidden from TensorBoard.
              Note that crashed and resumed experiments should have the same ``log_dir``.
            max_queue (int):summary队列的最大长度，默认值为10。 Size of the queue for pending even  Default is ten items.
            flush_secs (int): 每隔多少秒将数据刷新到磁盘上，默认值为120秒。to flush the pending events and summaries to disk. Default is every two minutes.
            filename_suffix (str): 输出日志文件的后缀名，默认值为“events.out.tfevents”，可以自定义设置 More details on filename construction in
              tensorboard.summary.writer.event_file_writer.EventFileWriter.
          """

add_scalar() 関数

パラメータの説明:

      Args:参数说明
            tag (str): Data identifier                                 #相当于title
            scalar_value (float or string/blobname): Value to save    #相当于y轴
            global_step (int): Global step value to record           #相当于x轴
            walltime (float): Optional override default walltime (time.time())
              with seconds after epoch of event
            new_style (boolean): Whether to use new style (tensor field) or old
              style (simple_value field). New style could lead to faster data loading.  #指定图片数据的格式

使用例：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer=SummaryWriter("logs")
 for i in range(100):
     writer.add_scalar("y=x",i,i)
writer.close()

SummaryWriterの操作によりtensorbordのイベントファイルが生成されます

タイムファイルの使い方

結果表示：

y=2Xに変更した場合

問題があります: 画像に問題があります

因为第二个事件文件的展示是在第一个上面添加的
解决办法：

1. まず 2 つのイベント ファイルを削除して、再度実行します。
2. Writer=summaryWriter("logs") はサブフォルダーを作成します

add_image() 関数

パラメータの説明:

   def add_image(
        self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats="CHW"
    ):
        """Add image data to summary.
        Args:
            tag (str): Data identifier    #相当于title
            img_tensor (torch.Tensor, numpy.ndarray, or string/blobname): Image data   图像数据（有格式要求）
            global_step (int): Global step value to record      
            walltime (float): Optional override default walltime (time.time())
              seconds after epoch of event
            dataformats (str): Image data format specification of the form  CHW, HWC, HW, WH, etc.

openCVで画像を読み込む際のデータ形式は複雑ですが、

対応する形式に変換するにはどうすればよいでしょうか?

画像が見られる

変更する

#coding=gbk
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import cv2
## 创建这个类的实例
writer=SummaryWriter("logs")
rgb_dir="D:\\AdeepLearningTest\\Code\\NYUDepthv2\\RGB\\1.jpg"
img=cv2.imread(rgb_dir);
print(img.shape)
#Default is :math:`(3, H, W)所以要指定格式为HWC
writer.add_image("image1",img,2,dataformats='HWC')#这个1指的是步骤一，改成步骤2
writer.close()

黄色の線は左右にスライドすると切り替えられます