from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image
writer = SummaryWriter("logs") #写入根目录的logs文件夹中
image_PIL = Image.open('data/val/ants/800px-Meat_eater_ant_qeen_excavating_hole.jpg')
image_array = np.array(image_PIL) #将PIL转换为array
# print(image_array.shape) 查看图片的shape
writer.add_image("test",image_array,1,dataformats = 'HWC')
#第一个变量标题的名称，改变标题名称，会在不同的地方显示图像
#第二个变量是图片的地址，将需要显示的图像转换为上述格式，就可以在窗口显示
#第三个变量是第几步，就是在文标题文件的第几个图像显示
#第四个变量是规定图像的长宽和通道数，因为不同的图像格式显示的HWC是不一样的，可以先shape图像
for i in range(100):
writer.add_scalar("y = x**2", i**2, i)
# # 第一个变量是图像的标题，第二个变量是y轴坐标，第三个变量是x轴坐标
# # 在终端输入 tensorboard --logdir = 文件名 --port = 端口 打开
writer.close()
