在导入运行tensorboard得到一个event file文件。

tensorboard基本原理是这样的

1. python代码中将可视化的数据记录到event file中，保存至硬盘

2. 采用tensorboard对event file文件进行读取，并在web端进行可视化

3. 指令启动：

   tensorboard --logdir=your path dir
   

   可能发生的问题：

1. 6006端口被占用：

 port 6006 was already in use 

E0117 15:58:38.631224 MainThread program.py:260] TensorBoard attempted to bind to port 6006, but it was already in use

TensorBoard attempted to bind to port 6006, but it was already in use
解决方法：修改端口为6007

tensorboard --logdir=your_dir --port=6007
到这里可以知道，tensorboard软件是一个web应用，它对指定目录下的event file进行可视化，可视化页面拥有一系列功能按钮，供开发者使用。

SummaryWriter类介绍

首先介绍Summary Writer的参数设置，然后是方法。

属性：

log_dir (string) – 文件保存目录设置，默认为 runs/current_datetime_hostname

comment (string) – 当log_dir采用默认值时，comment字符串作为子目录

purge_step (int) – ？

max_queue (int) –？

flush_secs (int) – 磁盘刷新时间，默认值为120秒

filename_suffix (string) –文件名后缀

方法：

add_scalar

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None, new_style=False, double_precision=False)

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None, new_style=False, double_precision=False)功能：添加标量；tag的设置可以有个技巧是在同一栏下绘制多个图，如'Loss/train'， 'Loss/Valid'， 这就类似于matplotlib的subplot(121), subplot(122)

功能：添加标量；tag的设置可以有个技巧是在同一栏下绘制多个图，如'Loss/train'， 'Loss/Valid'， 这就类似于matplotlib的subplot(121), subplot(122)

• tag (string) – Data identifier

• scalar_value (float or string/blobname) – Value to save

• global_step (int) – Global step value to record

add_scalars

add_scalars(main_tag, tag_scalar_dict, global_step=None, walltime=None)

功能：在一个坐标轴中绘制多条曲线。常用于曲线对比。

• main_tag (string) – The parent name for the tags
• tag_scalar_dict (dict) – Key-value pair storing the tag and corresponding values
• global_step (int) – Global step value to record

核心在于tag_scalar_dict 字典中存放多条曲线的数值。

add_histogram

add_histogram(tag, values, global_step=None, bins='tensorflow', walltime=None, max_bins=None)

功能：绘制直方图。这里的global_step表明会得到多个直方图，详情请看图理解。

在tensorboard界面，需要进入HISTOGRAM中才能看到直方图可视化。

• tag (string) – Data identifier

• values (torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname) – Values to build histogram

• global_step (int) – Global step value to record

• bins (string) – One of {‘tensorflow’,’auto’, ‘fd’, …}. This determines how the bins are made.

add_image

add_image(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='CHW')

功能：绘制图像。

• tag (string) – Data identifier

• img_tensor (torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname) – Image data

• global_step (int) – Global step value to recorddataformats- 数据通道顺序物理意义。默认为 CHW

add_images

add_images(tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats='NCHW')

功能：绘制图像序列，常用于数据清洗，卷积核，特征图的可视化。

Add batched image data to summary.Note that this requires the pillow package.

• tag (string) – Data identifier

• img_tensor (torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname) – Image data

• global_step (int) – Global step value to record

• walltime (float) – Optional override default walltime (time.time()) seconds after epoch of event

• dataformats (string) – Image data format specification of the form NCHW, NHWC, CHW, HWC, HW, WH, etc.

add_figure

add_figure(tag, figure, global_step=None, close=True, walltime=None)

功能：将matplotlib的figure绘制到tensorboard中。

Render matplotlib figure into an image and add it to summary.Note that this requires the matplotlib package.

tag (string) – Data identifier

figure (matplotlib.pyplot.figure) – Figure or a list of figures

global_step (int) – Global step value to record

close (bool) – Flag to automatically close the figure

walltime (float) – Optional override default walltime (time.time()) seconds after epoch of event

剩下一些高级函数，就不一一讲解，用法雷同，再次仅汇总，供需使用。

add_video：绘制视频

add_audio：绘制音频，可进行音频播放。

add_text：绘制文本

add_graph：绘制pytorch模型拓扑结构图。

add_embedding：绘制高维数据在低维的投影

add_pr_curve：绘制PR曲线，二分类任务中很实用。

add_mesh：绘制网格、3D点云图。

add_hparams：记录超参数组，可用于记录本次曲线所对应的超参数。