标签:writer 卷积 self torch step output import
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import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset1", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)
class Test(nn.Module):
def __init__(self):
super(Test, self).__init__()
self.conv1 = Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3,
stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
return x
test = Test()
# print(test)
writer = SummaryWriter("./logs")
step = 0
for data in dataloader:
imgs, targets = data
output = test(imgs)
writer.add_images("input", imgs, step)
output = torch.reshape(output, (-1, 3, 30, 30))
writer.add_images("output", output, step)
step = step + 1
print(imgs.shape)
print(output.shape)
writer.close()
标签:writer,卷积,self,torch,step,output,import 来源: https://www.cnblogs.com/g932150283/p/16339581.html
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