tensorboard ,代碼，對應生成的圖片結果

1、tb_writer.add 語句對應圖片的綠色框的大寫tag,所有的add,構成了，最上面的標題tag

    tb_writer.add_image(fname, cv2.imread(fname)[:, :, ::-1], dataformats='HWC')
        
    # Write Tensorboard results
    if tb_writer:
        x = list(mloss) + list(results) + [msoft_target]
        titles = ['GIoU', 'Objectness', 'Classification', 'Train loss',
                  'Precision', 'Recall', 'mAP', 'F1', 'val GIoU', 'val Objectness', 'val Classification', 'soft_loss']
        for xi, title in zip(x, titles):
            tb_writer.add_scalar(title, xi, epoch)
        bn_weights = gather_bn_weights(model.module_list, prune_idx)
        tb_writer.add_histogram('bn_weights/hist', bn_weights.numpy(), epoch, bins='doane')

2、 紅色框，添加多個列表
tb_writer.add_histogram(‘bn_weights/hist’, bn_weights.numpy(), epoch, bins=‘doane’)
tb_writer.add_histogram(‘after_train_perlayer_bn_weights/hist’, bn_weights.numpy(), idx, bins=‘doane’)
在histogram tag 下添加多個數據列表顯示
格式都是(title, xi, epoch) ，顯示的圖標 （名字，顯示的數據，後面一些其他參數），縱座標

TensorBoard中HISTOGRAMS和DISTRIBUTIONS圖形的含義

https://www.cnblogs.com/chouxianyu/p/12622914.html （比較詳細，這個圖）