pytorch使用tensorboard可视化loss、acc
解决方法可以直接看最后，中间都是我自己踩的一些坑
2021.7.28
完成密封圈训练报告
将模型的train_acc、val_acc、loss以可视化的方法画出来
安装tensorboard
Pip install tensorboard
将acc以及loss写入文件夹内
with open("loss.txt","a+") as f:
f.write(a+"\n")
f.close()
问题：
修改方法：
问题：
修改方法：TensorFlow2.0 module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘Summary‘_李大勺子的博客-CSDN博客
查看tensorboard
因为安装tensorflow-gpu，所以更改了python版本，造成了conda环境被破坏，只能重新安装conda。
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
liz@amax:/data/liz/big_transfer2$ conda -V
conda 4.5.4
安装成功，但是pytorch，就不能用了，得重新安装
重新安装tensorflow
环境崩了之后重新安装了conda 但是安装torch时，一直报错‘
这个问题也没解决，不过在更新pip版本之后就没出现过了
easy_install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --upgrade pip
这个命令可以解决pip更新时出现得问题，问题长下面这样
安装torch，加速”-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com”飞快
安装命令 pip install -r bit_pytorch/requirement.txt 加速命令
安装成功了
torch，安装完成之后，安装tensorflow
pip install -r bit-tf2/requirement.txt 加速命令
安装失败，错误如下：
使用tensorboard可以不安装tensorflow
呜呜呜呜呜我直接崩溃了
Python版本为3.6.5
创建环境：
Conda create -n tensorflow python=3.6.5
出错：
都是因为镜像源的问题，把https改成http就好了，在文件.condarc里面修改
查看环境变量：conda info –envs
激活
Conda activate tensorflow
安装tensorboard pip install tensorboard 报错
使用 sodu -H pip install tensorboard
报错
解决：
curl -fsSL -o- https://bootstrap.pypa.io/pip/3.5/get-pip.py | python3.5
tensorflow虚拟环境中的pip版本为9.0.1，
更新pip
python -m ensurepip
python -m pip install –uograde pip
然后返回到下载tensorboard那里，笑哭了兜兜转转又回来了
上面的操作都是我本人以为使用tensorboard需要下载tensorflow的情况上，其实是不需要的，走了很多弯路，不过还是学到了很多。
在程序能运行的基础上，直接在train.py中添加相应的代码，然后下载tensorboardX，，直接启动tensorboard就可以了！！
Pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorboardX 
终于成功了，激动地留下了不争气的眼泪。
Tensorboarsd下载成功之后，就可以启动了。
修改train.py中的代码：
from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('log')
writer.add_scalar('loss',c_num,step)
运行train.py之后，把信息填在了log文件中
启动tensorboard
Tensorboard –logdir=log --host=10.6.3.10
重要！！！！！因为这里使用的是服务器然后网址是在本地，所以必须指定host=服务器IP地址，才能连接成功！不知道尝试了多少次才知道这个，绝了啊！
最后结果就出来了
loss曲线就出来了，同样acc也是一样的操作。