安装tensorboard
pip install tensorboard
配置环境变量
找到tensorboard.exe所在位置
记住这个路径F:\Anaconda3\envs\tf_face\Scripts
打开环境变量并加入全局变量
情况1
将数据写入到tensorboard
# 引入tensorboard库
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 实例化summary对象，log_dir表示日志的存放路径（自己设置）
writer = SummaryWriter(log_dir="./log")
# 接下来就可以存储日志信息，日志信息可进行可视化展示
...
writer.add_xxx(...) # 一系列操作
可视化展示
# 在命令行终端，输入tensorboard命令进行可视化
tensorboard --logdir=日志文件存放的目录
# 比如：日志文件存放在log文件夹下，则写法如下
tensorboard --logdir=./log
# 运行成功后，会生成一个链接：http://localhost:6006/，点击即可进入可视化页面。
PS D:\PythonProjects\Object-Detection\skills\tensorboard_show\log> tensorboard --logdir=./
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.6.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
情况2：
已获得log文件
我们找到log所在路径
启动tensorboard
然后在终端进入该路径下输入
tensorboard --logdir=D:\pycharm\nanodet-main\tools\deprecated\workspace\nanodet_m\logs
就可以出现下面界面
显示结果
点击http://localhost:6006/
即可看到可视化过程，结果如下图
