# 1、首先导入 tensorboard，这里的 SummaryWriter 的作用就是将数据以特定的格式存储到第一步提到的文件夹中。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 2、实例化，传入的参数就是指向文件夹的路径，之后我们使用这个 writer 对象 “拿出来” 的任何数据都保存在这个路径之下。

writer = SummaryWriter('logs')

# 3、接下来要向这个文件夹里写入数据，可以写入多种数据

# 3.1、比如写入数值可以调用 writer.add_scalar (tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

# ----- 其中 tag 指定可视化时这个变量的名字，scalar_value 是你要存的值，global_step 可以理解为 x 轴坐标。

# ----- 如下的例子会根据 [i,2i](i=0,...99) 生成一个 y=2x 的折线图

for i in range(100):

    writer.add_scalar('y=2x', 2*i, i)

# 3.2、除了数值，还可以写入模型训练过程中的图像。

# -----writer.add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')

# -----writer.add_images(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='NCHW')

image_path = "hymenoptera_data/train/ants/5650366_e22b7e1065.jpg"  #图片路径

img = cv2.imread(image_path)

writer.add_image('test', img, 1, dataformats='HWC')

tensorboard --logdir=logs # （命令行运行）logs 是第二步的路径

# tensorboard --logdir=logs --port=6007 # 默认端口号是 6006，可以手动更改为 6007 或者其他