TensorBoard使用

1. 将代码运行过程中的，某些你关心的数据保存在一个文件夹中，由代码中的writer完成。
2. 再读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来，通过在命令行运行tensorboard完成。

首先导入tensorboard
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
SummaryWriter是将数据以特定的格式存储到刚刚提到的那个文件夹中。
先指定文件夹路径：
writer = SummaryWriter('./path/to/log')
然后写入数据：

for epoch in range(100)
	# xxx
    loss, acc = model(x)
    writer.add_scalar('loss_epoch', loss, epoch)
    # xxx

接下来我们只需要在命令行运行：
tensorboard --logdir=./path/to/log --port 2020
然后浏览器输入 http://localhost:2020即可查看。

• 除了数值，还可以可视化模型训练过程中的图像。

 writer.add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')
 writer.add_images(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='NCHW')

• 将多张图显示在同一个session

writer.add_scalar('loss/loss1', loss1, epoch)
writer.add_scalar('loss/loss2', loss2, epoch)
writer.add_scalar('loss/loss3', loss3, epoch)

• 把多条曲线放到一个图上

writer.add_scalars('acc', {'h': h, 'w': w}, j)   # 注意是add_scalars，不是add_scalar

• localhost 拒绝访问：把localhost改成0.0.0.0
  tensorboard --logdir=yourpath --host 0.0.0.0 --port 2020

• from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter导入不成功问题

  先安装tensorboard： pip install tensorboard

  若还是报错在torch.utils.tensorboard中找不到SummaryWriter，安装tensorboardX： pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorboardX
  然后将
  from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
  改为：
  from tensorboardX import SummaryWriter