import numpy as np

from tensorboardX import SummaryWriter

writer=SummaryWriter(log_dir="scala",comment="base_scala")

for epoch in range(100):
writer.add_scala(tag='scala/test',scalar_value=np.random.rand(),global_step=epoch)
writer.add_scalars("scala/scalars_test",{"xsinx":epoch *np.sin(epoch),"xcosx":epoch*np.cos(epoch)},epoch)
writer.close()

  

1. from tensorboardXimport SummaryWriter

2. 然后定义一个SummaryWriter() 实例。

SummaryWriter()的参数为:def __init__(self, log_dir="scala", comment="base_scala", **kwargs):

其中log_dir为生成的文件所放的目录,

comment为文件名称。

默认目录为生成runs文件夹目录

3.    add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

         tag (string): 数据名称,可以简单理解为保存图的名称
           scalar_value (float): 数字常量值,可以理解为Y轴数据
           global_step (int, optional): 训练的 step,可以理解为X轴数据
           walltime (float, optional): 记录发生的时间,默认为 time.time()

     当Y轴数据不止一个时,可以使用writer.add_scalars()

4.  如果是默认目录,则 tensorboard --logdir runs

本例中,tensorboard --logdir scalar

5. 最后调用writer.close()

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