tensorboardX 可视化

记录使用 tensorboardX 可视化训练参数，loss等.
例子：

import numpy as np
from tensorboardX import SummaryWriter

writer = SummaryWriter(log_dir='scalar')
for epoch in range(100):
    writer.add_scalar('scalar/test', np.random.rand(), epoch)
writer.close()

可以看到在 scalar 的目录下产生了一个文件：

然后打开终端，输入：

tensorboard --logdir=./scalar
>>
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.4.1 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

点击链接或者在浏览器地址输入：http://localhost:6006/ 可以看到 ：

writer = SummaryWriter(log_dir='scalar')
writer.add_scalar('scalar/test', np.random.rand(), epoch)
writer.close()

• 定义一个SummaryWriter() 实例，log_dir 为生成文件所放的目录，comment =文件名称，默认目录为生成 runs 文件夹目录.
• 使用 add_scalar() 函数，第一个参数可以简单理解为保存图的名称，第二个参数是可以理解为Y轴数据，第三个参数可以理解为X轴数据.
• 最后一定要使用 writer.close() 函数关闭，才可以调用可视化工具

详细阅读：
Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！ - 简书 (jianshu.com)