深度学习（二）——TensorBoard的使用

一、使用Pytorch导入TensorBoard

SummaryWriter详解

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

• SummaryWriter是向事件文件夹log_dir写入事件文件的一个操作，并且这个事件文件可以被Tensorboard进行解析。

参数详解：

• log_dir：输入文件夹的名称(string)。如果为None，默认位置为：runs/**CURRENT_DATETIME_HOSTNAME**

• 其他不常用参数：comment, purge_step, max_queue, flush_secs, fliename_suffix. 具体用处可以在pycharm中ctrl+单击SummaryWriter查看。

二、SummaryWriter中一些子类函数的使用

1.add_scalar()：添加标量到SummaryWriter中

（1）参数详解

• tag(string): Data的指定方式，图表的标题

• scalar(float or string/blobname): 需要存储的数值

• global_step(int): 训练的步数（Global step value to record），结合scalar，那就是训练到多少步的时候scalar的数值是多少。

• walltime(float): （不常用参数，可选）Optional override default walltime(time.time()) with seconds after epoch of event

更直观的参数解释，可以表示为下图的方式：

（2）代码演示（需要pip tensorborad）

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer=SummaryWriter("logs")  #将事件文件存储到logs这个文件夹底下

#绘制一个y=2x的图像
for i in range(