如何在 Tensorboard 中显示 10 张以上的图像？答案

【问题标题】：How to display more than 10 images in Tensorboard?如何在 Tensorboard 中显示 10 张以上的图像？
【发布时间】：2019-12-31 07:31:41
【问题描述】：

我注意到无论我将多少张图片保存到 tensorboard 日志文件中，tensorboard 只会显示其中的 10 张（每个标签）。

我们如何增加图像的数量或至少选择显示哪些图像？

要重现我的意思，按照 MCVE 运行：

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
tb = SummaryWriter(comment="test")

for k in range(100):
    # create an image with some funny pattern
    b = [n for (n, c) in enumerate(bin(k)) if c == '1']
    img = torch.zeros((1,10,10))
    img[0, b, :] = 0.5
    img =img + img.permute([0, 2, 1])

    # add the image to the tensorboard file
    tb.add_image(tag="test", img_tensor=img, global_step=k)

这将创建一个文件夹runs 来保存数据。从同一个文件夹中执行tensorboard --logdir runs，打开浏览器并转到localhost:6006（或将6006 替换为启动后碰巧显示的任何端口张量板）。然后转到名为“图像”的选项卡并将滑块移动到灰度图像上方。

在我的情况下，它只显示步骤中的图像

k = 3, 20, 24, 32, 37, 49, 52, 53, 67, 78

这甚至不是一个很好的均匀间距，但看起来很随机。我宁愿有

查看我保存的不止 10 张图片，并且
显示的每个图像之间的步数间距更均匀。

我怎样才能做到这一点？

编辑：我刚刚找到了--samples_per_plugin 选项并尝试了tensorboard --logdir runs --samples_per_plugin "images=100"。这确实增加了图像的数量，但它只显示了来自步骤k = 0,1,2,3....,78 的图像，而没有显示来自以上78 的图像。

【问题讨论】：

可能不相关，但根据文档，您应该传递dataformats="CHW"，因为您的数据具有单通道。
@SzymonMaszke 实际上不需要像dataformats="CHW" 默认情况下，见docs。

标签： python-3.x pytorch tensorboard tensorboardx

【解决方案1】：

您可能需要等待更长的时间才能等待加载所有数据，但这确实是正确的解决方案，请参阅--help：

--samples_per_plugin：一个可选的以逗号分隔的 plugin_name=num_samples 对列表，用于明确指定有多少样本保留该插件的每个标签。对于未指定的插件，TensorBoard 随机下采样记录的摘要到合理的值，以防止长时间运行的作业的内存不足错误。该标志允许罚款控制该下采样。请注意，0 表示保留所有样本那种。例如，“scalars=500,images=0”保留 500 个标量和所有图像。大多数用户不需要设置此标志。（默认：''）

关于随机样本：这也是正确的，它有某种随机性，来自FAQ：

我的数据是否被下采样？我真的看到了所有数据吗？

TensorBoard 使用 reservoir sampling 对您的数据进行下采样，以便可以加载到 RAM 中。您可以修改它的元素数量在 tensorboard/backend/application.py 中保留每个标签。

【讨论】：