如何使用Tensorboard的数据，自己使用plot()函数，在同一副图中画出多条loss曲线

考 https://blog.csdn.net/qq_24193303/article/details/89301791
做了详细注释
一、下载Tensorboard中的loss曲线的数据
1.选中左上角的 Show data download links

二、修改下载后的文件内容及格式
选在csv文件格式下载后的文件，并且最上面一行是 Wall time,Step,Value
我们需要将最上面的一行删除

注意：删除要彻底，即首行不留白，第一行是数据

三、使用Pycharm 进行数据处理

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import csv


def readcsv(files):
    csvfile = open(files,'r')
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    x = []
    y = []
    for row in plots:
        y.append(float(row[2]))
        x.append(float(row[1]))
    return x,y


mpl.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'NSimSun,Times New Roman'

plt.figure()
x2, y2 = readcsv("D:/run_train-tag-losses_loss.csv")
plt.plot(x2,y2, color='red',label='Ours')

plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)

plt.ylim(0,300)
plt.xlim(1000,300000)
plt.xlabel('Steps',fontsize=20)
plt.ylabel('Loss',fontsize=20)
plt.legend(fontsize=16)
plt.show()

注意事项：

1. csv数据类型是string要转换成float
2. plt.xlim，ylim的最小值和最大值要根据自己的 csv文件确认，就是第二、三列数据的最小最大值

后续：
参考:
https://blog.csdn.net/u011086331/article/details/103081621
Matplotlib使用Times New Roman自带粗体的bug解决方法
del matplotlib.font_manager.weight_dict[‘roman’]
matplotlib.font_manager._rebuild()