一. 安裝包

pytorch版本最好大於1.1.0。檢視PyTorch版本的命令為torch.__version__

tensorboard若沒有的話，可用命令conda install tensorboard安裝，也可以用命令pip install tensorboard安裝。

注意：

• tensorboard可以直接實現視覺化，不需要安裝TensorFlow；
• tensorboard和tensorboard_logger是不同的包，包含的函式也不相同，雖然總體上用法相似。

二. tensorboard的使用邏輯

[下圖摘自知乎文章：PyTorch下的Tensorboard 使用]

三. 示例

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter   # SummaryWriter的作用是將資料以特定的格式儲存到資料夾
folder = '/Users/wangpeng/Desktop/tb'   # 指定儲存資料夾
writer = SummaryWriter(folder)   # 例項化SummaryWriter類
for epoch in range(100):
    loss = 10 - 0.1 * epoch
    writer.add_scalar('learning_rate', loss, epoch)   # 把loss寫入到資料夾中

執行程式之後，tb資料夾內就會出現一個檔案：

然後開啟命令列終端， 輸入tensorboard --logdir='/Users/wangpeng/Desktop/tb'，如下圖所示：

把圖中紅線的地址複製到google瀏覽器中，即可看到loss的視覺化結果：

四. tensorboard在伺服器上使用

這部分可參考這篇博文：Tensorboard 在伺服器上的使用。下面的截圖內容也是來自這篇博文。