SummaryWriter（）将什么写入文件中，如果不指定的话，就写入默认的需要两个方法writer.add_image()wruter.add_scalar() fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#导入tensorboard，再导入SummaryWriter这个类writer=SummaryWriter("logs")#利用OpenC

cmd打开命令tensorboard--logdir=logs--port=#在生成的log文件夹下打开到浏览器查看python使用方法`fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter("logs")foriinrange(100):writer.add_scalar(tag="y=x^2函数",scalar_value=i**2,globa

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具：跟踪和可视化损失及准确率等指标可视化模型图（操作和层）查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图将嵌入投射到较低的维度空间显示图片、文字和音频数据剖析TensorFlow程序安装Tenso

Tensorboard的工作流程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：这一步由代码中的writer完成再读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来：这一步通过在命令行运

[1]可视化界面  先上效果图：[2]使用教程[2.1]安装pytorch和tensorboard  输入命令：pipinstalltorchpipinstalltensorboard[2.2]在代码中使用write  代码dem

  训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模

  训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模