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 W&B に画像をログするためのフォーマット。 
Image(
    data_or_path: "ImageDataOrPathType",
    mode: Optional[str] = None,
    caption: Optional[str] = None,
    grouping: Optional[int] = None,
    classes: Optional[Union['Classes', Sequence[dict]]] = None,
    boxes: Optional[Union[Dict[str, 'BoundingBoxes2D'], Dict[str, dict]]] = None,
    masks: Optional[Union[Dict[str, 'ImageMask'], Dict[str, dict]]] = None,
    file_type: Optional[str] = None
) -> None
ArgsDescription
data_or_path(numpy array, string, io) 画像データの numpy 配列または PIL 画像を受け付けます。クラスはデータフォーマットを推測して変換します。
mode(string) 画像のための PIL モード。最も一般的なのは “L”, “RGB”, “RGBA” です。詳しくは https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes を参照してください。
caption(string) 画像表示用のラベル。
注意 : wandb.Image として torch.Tensor をログする際、画像は正規化されます。画像を正規化したくない場合は、テンソルを PIL Image に変換してください。

​
例:

​
numpy 配列から wandb.Image を作成

import numpy as np
import wandb

with wandb.init() as run:
    examples = []
    for i in range(3):
        pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
        image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
        examples.append(image)
    run.log({"examples": examples})

​
PILImage から wandb.Image を作成

import numpy as np
from PIL import Image as PILImage
import wandb

with wandb.init() as run:
    examples = []
    for i in range(3):
        pixels = np.random.randint(
            low=0, high=256, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8
        )
        pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
        image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
        examples.append(image)
    run.log({"examples": examples})

​
.png (デフォルト) ではなく .jpg をログ

import numpy as np
import wandb

with wandb.init() as run:
    examples = []
    for i in range(3):
        pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
        image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}", file_type="jpg")
        examples.append(image)
    run.log({"examples": examples})
AttributesDescription

​
メソッド

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all_boxes

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@classmethod
all_boxes(
    images: Sequence['Image'],
    run: "LocalRun",
    run_key: str,
    step: Union[int, str]
) -> Union[List[Optional[dict]], bool]

​
all_captions

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@classmethod
all_captions(
    images: Sequence['Media']
) -> Union[bool, Sequence[Optional[str]]]

​
all_masks

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@classmethod
all_masks(
    images: Sequence['Image'],
    run: "LocalRun",
    run_key: str,
    step: Union[int, str]
) -> Union[List[Optional[dict]], bool]

​
guess_mode

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guess_mode(
    data: "np.ndarray"
) -> str
np.array が表している画像の種類を推測します。

​
to_uint8

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@classmethod
to_uint8(
    data: "np.ndarray"
) -> "np.ndarray"
画像データを uint8 に変換します。 範囲 [0,1] の浮動小数点画像と範囲 [0,255] の整数画像を必要に応じてクリッピングして uint8 に変換します。
クラス変数Description
MAX_DIMENSION65500
MAX_ITEMS108
⌘I