pytorch学习笔记（三）——tensorboard使用

1. Tensorboard介绍

TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。

2. 安装tensorboard

在对应环境下运行

pip install tensorboard

3. torch.utils.tensorboard涉及的几个函数

1. add_scalar() 画曲线图

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建SummaryWriter类的实例，并且将生成的文件放在名为logs的文件夹下(logs在该项目文件夹下）
writer = SummaryWriter("logs"<