解释下面的代码: writer.add_image('input', make_grid(input_gray.cpu(), nrow=4, normalize=True), iter)
时间: 2024-05-21 12:15:56 浏览: 21
这段代码使用了PyTorch的可视化工具Tensorboard,将一个名为'input'的图像展示在Tensorboard的界面上。
具体来说,它通过调用make_grid函数将一个包含多张灰度图像的tensor组合成一张大图像。参数nrow=4指定了每行显示4张图像。normalize=True则表示对每个图像进行了归一化处理,使得图像的像素值在[0,1]之间。
最后,这个大图像被写入Tensorboard的日志文件,并被命名为'input',并且使用参数iter指定了当前训练的迭代次数。
相关问题
fmap = fmap_dict['conv'] fmap = t.stack(fmap) fmap.squeeze_(0) print(fmap.shape) fmap.transpose_(0, 1) print(fmap.shape) nrow = int(np.sqrt(fmap.shape[0])) fmap_grid = vutils.make_grid(fmap, normalize=True, scale_each=True, nrow=nrow) writer.add_image('feature map in conv', fmap_grid, global_step=322)
根据您提供的代码片段,我可以看出您正在处理一个名为"fmap"的特征映射。下面是对您的代码进行的一些解释:
1. `fmap_dict['conv']`:根据代码中的注释,这是一个字典,其中包含名为'conv'的键对应的特征映射。
2. `fmap = t.stack(fmap)`:这将特征映射堆叠在一起。`fmap`现在是一个张量。
3. `fmap.squeeze_(0)`:这将移除张量中的尺寸为1的维度,即将其从`(1, H, W)`变为`(H, W)`,其中H和W分别代表高度和宽度。
4. `print(fmap.shape)`:打印出特征映射的形状,即它的高度和宽度。
5. `fmap.transpose_(0, 1)`:这将张量的维度进行转置,从`(H, W)`变为`(W, H)`。
6. `print(fmap.shape)`:打印特征映射转置后的形状。
7. `nrow = int(np.sqrt(fmap.shape[0]))`:计算特征映射中行数的平方根,并将结果转换为整数。这将用于在创建网格时指定每行显示的特征映射数量。
8. `fmap_grid = vutils.make_grid(fmap, normalize=True, scale_each=True, nrow=nrow)`:使用`make_grid`函数创建特征映射的网格。`normalize=True`将对特征映射进行归一化处理,`scale_each=True`将对每个特征映射进行独立的缩放,`nrow=nrow`指定每行显示的特征映射数量。
9. `writer.add_image('feature map in conv', fmap_grid, global_step=322)`:将特征映射的网格添加到名为'feature map in conv'的图像中,使用全局步骤编号322。
这段代码的目的是将特征映射可视化并将其添加到TensorBoard中。
if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, value_range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True,value_range=(-1., 1.)) it += 1 我这里面有没有模型保存的命令
在您提供的代码片段中,并没有看到明确的模型保存命令。代码片段展示了在每个 `args.sample_interval` 步骤时进行模型评估和生成样本的过程,但没有包含模型保存的逻辑。
如果您希望在训练过程中保存模型,您可以在适当的位置添加模型保存的代码。例如,在每个epoch结束后或在特定条件下保存模型。下面是一个示例,展示了如何使用PyTorch保存模型:
```python
# 在合适的位置添加模型保存的代码
if (it+1) % args.sample_interval == 0:
# 生成样本的代码...
# 保存模型的示例代码
if (epoch+1) % args.save_interval == 0: # 在每个epoch结束后保存模型
torch.save(attgan.state_dict(), 'path_to_save_model') # 保存模型参数
```
请注意,上述代码只是示例,并且需要根据您的具体情况进行适当修改。确保在合适的时间点和位置保存模型,以便在需要时重新加载和使用。