Tensorboard
- 資料：
https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/104118757?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase
https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434
啓動
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在tensorboardX中只有一個類SummaryWriter
- 你可以定義許多個SummaryWriter（只要你喜歡）；
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所有需要記錄的東西（如圖表、直方圖、圖片，標量等等）都可以簡單方便的通過類的成員方法（以"add"開頭的一系列函數）來進行定義。
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要啓動tensorboard，必須指定它的logdir（默認爲runs）: tensorboard會在你指定的這個log-dir裏面做路徑搜索，尋找所有的events文件以及子文件夾中的events文件。
tensorboard --log-dir=${PATH_TO_LOG}
TensorBoard可視化的數據來自於本地log文件，該文件存在於一個文件夾，且在控制檯開啓TensorBoard服務時指定該文件夾爲監控文件夾。
from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('logs/')
數據記錄
writer.add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)：記錄數字常量
- 記錄訓練過程的 loss、accuracy、learning rate 等數值的變化曲線。
- tag：該圖的標題。不同名稱的數據使用不同曲線展示。
- scalar_value：表示該步的數值，爲縱座標。
- global_step：表示step，爲橫座標。
- walltime：表示爲event文件的文件名設置時間，默認當前時間time.time()。