在TensorBoard中，add_image()函數用于將圖像數據添加到可視化中。它可以用于顯示模型輸入、輸出、中間特征圖等圖像數據，以幫助開發者理解模型的運行情況。

add_image()的用法：

使用ctrl點擊add_image()

注意：圖片類型要求為

torch.Tensor, numpy.ndarray, 或者 string/blobname型

故要將圖片類型進行轉換

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from PIL import Image
import numpy as np
img_path='../data/train/ants/506249802_207cd979b4.jpg' #獲取圖片的地址
img_PIL=Image.open(img_path)  #打開該圖片，圖片屬于PIL型
img_array=np.array(img_PIL)  #將PIL型圖片使用numpy轉換為numpy型

以上操作基于已安裝好numpy包

至此，圖片的類型已轉換為所需要的類型。

輸入以下代碼，使用TensorBoard

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from PIL import Image
import numpy as np
img_path='../data/train/ants/506249802_207cd979b4.jpg' #獲取圖片的地址
img_PIL=Image.open(img_path)  #打開該圖片，圖片屬于PIL型
img_array=np.array(img_PIL)  #將PIL型圖片使用numpy轉換為numpy型writer=SummaryWriter('logs')writer.add_image('test',img_array,1,dataformats="HWC")writer.close()

在控制臺終端指定端口輸出：

輸出結果為：

為了使用add_image()函數，需要確保已經安裝了TensorFlow和TensorBoard，并且將相關的日志數據寫入到TensorBoard的日志文件中（使用tf.summary.create_file_writer()和with summary_writer.as_default()）。