from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
#如果想要查看这个类,ctrl+鼠标点击
#
#这里使用SummaryWriter创建一个tensorboard文件
writer = SummaryWriter("logs")#这个咱们只需要给他一个文件的名称 即folder location
# writer.add_image()
#add。scalar作用为将值存入到tensorboard中
# """Add scalar data to summary.简单来说就是添加数据
#
# Args:
# tag (string): Data identifier数据标识符 简单来说就是咱给其结果图取一个名字
# scalar_value (float or string/blobname): Value to save 传入的数值(也就是结果图的y轴值)
# global_step (int): Global step value to record 也就是结果图的x轴记录训练的步数
#例如writer.add("train_loss",loss,(epoch*epoch_size+iteration)) 分别表示给其存入到tensorboard取一个名称/存入的值变量/以及tensorboard的横坐标
for i in range(100):
writer.add_scalar("y=x",i,i)
writer.close()
#range的使用
# for i in range(1, 4):
# print(i)
# #设置停顿三秒
# time.sleep(3)
# #代表1到10,间隔2,不包含10
# for i in range(1, 10, 2):
# print(i)
# time.sleep(3)
# #代表0到5,不包含5
# for i in range(5):
# print(i)
当运行完这个简单的代码后:

?在文件的左边便会生成我们之前命名log的文件夹,并且生成了一个文件,我们现在要做的便是打开这个文件

?在终端输入代码:tensorboard --logdir=xxx? ? ? ?(意思也就是说tensorboard打开xxx文件夹下的事件文件)

?此时就会给我们一个打开的端口。6006如果我们要建立别的端口的话,那么可以指定端口

?点击便可以得到这样的图片:

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