在tensorboard显示图像是不是还要装

TensorBoard是一个可视化工具，用于TensorFlow等深度学习框架的训练过程和模型性能监控。如果你想在TensorBoard上展示图像数据，确实需要做一些设置，因为默认的TensorBoard并不直接支持图片的显示。

1. 首先，你需要将图像数据转换为张量（Tensor）。这通常涉及到将图片读取为numpy数组，然后将其封装成`tf.Tensor`对象。

2. 然后，在编写训练循环时，你需要使用`tf.summary.image`函数将图像添加到日志中。这个函数会创建一个Summary protobuf，TensorBoard可以解析它并以图形化的方式显示。

3. 记得在每次迭代之后或者训练周期结束时，更新TensorBoard的日志。你可以使用`writer.add_summary(summary, step)`这样的API，其中`summary`是你从`tf.summary.image`生成的摘要，`step`表示当前的训练步数。

如果你已经安装了TensorFlow并且项目结构设置正确，那么只需要在代码中加入上述步骤即可。不需要额外安装其他软件包，除非有特别的需求，比如需要处理特定格式的图片或定制化的可视化。