对应在pytorchcode文件夹里的test_tensorboard.py
导入类：from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
创建实例：writer=SummaryWriter（"logs"）
主要用到两个方法：add_image() 和 add_scalar()
关闭： writer.close()
1、add_scalar()的使用：（可以用来看loss变化）
#例子：y=x函数的图像
for i in range(100):
writer.add_scalar("y=x",i,i)
writer.close()
运行之后会在logs目录下生成一个时间文件
然后再终端terminal里查看这个生成的log事件文件，输入 tensorboard --logdir=logs 注：-- logdir=事件文件所在的目录下
*****如果想更改查看的网址端口可以这样：tensorboard --logdir=logs --port=6007 默认的端口是6006
注意：
如果tensorboard界面显示不出来数据，很有可能是路径出错
每次像writer中写入新的事件时，它也记录了上一个事件，就会出现混乱
解决图像拟合混乱现象：
（1）要么logs中只保留你想要的那一个事件，把其他的都删掉；
（2）可以写一个子文件夹，也就是创建新的SummaryWriter（“新文件夹”）
标签：logs,--,writer,scalar,-------,add,tensorboard From： https://www.cnblogs.com/ar-boke/p/17068401.html