pytorch 使用 tensorboard

Tensorboard 是一个动态可视化数值的工具，同时也能可视化静态的神经网络结构。

Tensorboard 包含两部分功能：

1. 将网络结构、动态数值以 protocol buffer 格式写到文件里。
2. 读取网络结构、读取动态数值，并展示在浏览器中。

第一部分功能，以python包形式存在。编程者 import tensorboard 从而使用API将动态的数值以protocol buffer格式，不断地写入文件。

第二部分功能，以可执行程序形式存在。这个程序在win下叫 tensorboard.exe，linux下叫 tensorboard。该程序是一个web服务器，能够不停地读取本地文件，查询是否有新数值要展示，再应答给网页。

因此，在python中，结合 pytorch 使用 tensorboard 分为两步：

第一步 写文件。 python 包是 tensorboardX，用 pip install tensorboardX 来安装。

import torch
from tensorboardX import SummaryWriter
# 设计一个小网络
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net,self).__init__()
        self.de