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tensorboardX是一种能将训练过程可视化的工具

1. tensorboardX的安装

安装命令：

pip install tensorboardX

VSCode集成了TensorBoard支持，不过事先要安装torch-tb-profiler，安装命令：

pip install torch-tb-profiler

安装完成后，在Python源文件中tensorboardX模块导入处，点击“启动TensorBoard会话”按钮，然后选择运行事件所在目录，默认选择当前目录即可，tensorboard会自动在当前目录查找运行事件，由此即可启动TensorBoard。


此外，也可以通过以下命令在浏览器查看tensorboard可视化结果：

# logdir为运行事件所在目录
> tensorboard logdir=runs
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
I1202 20:37:50.824767 15412 plugin.py:429] Monitor runs begin
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.14.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
# 手动打开命令输出提供的本地服务器地址，如http://localhost:6006/

2. tensorboardX的使用

• 直接创建对象

from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
# writer.add_scalar()：添加监控变量
writer.close()

• 使用上下文管理器

from tensorboardX import SummaryWriter
with SummaryWriter() as writer:
	# writer.add_scalar()：添加监控变量