PyTorch SummaryWriter TensorBoard 中进行可视化

在 PyTorch 中，SummaryWriter 通常用于在训练过程中记录各种数据，以便在 TensorBoard 中进行可视化。

安装： pip install tensorboard -i

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
# 创建 SummaryWriter 对象
writer = SummaryWriter('logs')
 
# 假设在训练过程中，记录损失值
for epoch in range(10):
    loss = 2*epoch  # 这里用简单的示例，实际中是您计算的损失值
    writer.add_scalar('Loss', loss, epoch)
 
# 关闭 SummaryWriter
writer.close()

writer.add_image(tag, img_tensor, global_step, dataformats)

参数说明：

• tag（string）：数据名称。
• values（torch.Tensor、numpy.array 或 string/blobname）：用来构建直方图的数据。
• bins（string, 可选）：取值有'tensorflow'、'auto'、'fd'等，该参数决定了分桶的方式。
• walltime（float, 可选）：记录发生的时间，默认为 time.time()。
• max_bins（int, 可选）：最大分桶数。

可以在终端中运行 tensorboard --logdir=runs/experiment_1 ，然后在浏览器中打开显示的 URL 即可查看可视化结果。

Loss是图的名称，epoch是x轴，Loss是y轴

如果继续绘制，他会持续保存之前的图 ，要清空的话，把logs文件删了就是了