最新版本yolox训练得到的结果，怎么用tensorboard查看total_loss曲线，需要怎么修改yolox/core/trainer.py文件中的def evaluate_and_save_model(self):

要在Tensorboard中查看total_loss曲线，您需要将训练过程中的指标写入Tensorboard。在Yolox的代码中，这些指标是在`yolox/core/trainer.py`文件中定义的，并在训练过程中更新。要将这些指标写入Tensorboard，您需要在`yolox/core/trainer.py`文件中进行以下更改：

1. 在`__init__`函数中，初始化一个`SummaryWriter`对象，用于将指标写入Tensorboard：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class YOLOXTrainer(BaseTrainer):
    def __init__(self, exp, args):
        super().__init__(exp, args)

        # Initialize SummaryWriter
        self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.exp.logdir)

2. 在`train_epoch`函数中，将指标写入Tensorboard。在每个epoch结束时，您可以将指标写入Tensorboard，例如：

def train_epoch(self, epoch, loader):
    ...
    # Update metrics
    self.update_meter(loss_stats)
    
    # Write metrics to Tensorboard
    self.writer.add_scalar('train/total_loss', loss_stats.loss.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('train/loss_xy', loss_stats.loss_xy.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('train/loss_wh', loss_stats.loss_wh.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('train/loss_conf', loss_stats.loss_conf.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('train/loss_cls', loss_stats.loss_cls.item(), self.step)
    
    ...

def train(self):
    ...
    for epoch in range(self.start_epoch, self.max_epoch):
        self.train_epoch(epoch, dataloader)
        ...
        # Evaluate and save model
        if (epoch + 1) % self.val_interval == 0 or (epoch + 1) == self.max_epoch:
            self.evaluate_and_save_model(epoch)

3. 在`evaluate_and_save_model`函数中，将指标写入Tensorboard。在每个epoch结束时，也可以将验证集的指标写入Tensorboard。例如：

def evaluate_and_save_model(self, epoch):
    ...
    # Write metrics to Tensorboard
    self.writer.add_scalar('val/total_loss', loss_stats.loss.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('val/loss_xy', loss_stats.loss_xy.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('val/loss_wh', loss_stats.loss_wh.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('val/loss_conf', loss_stats.loss_conf.item(), self.step)
    self.writer.add_scalar('val/loss_cls', loss_stats.loss_cls.item(), self.step)
    ...

通过以上的修改，您就可以在Tensorboard中查看total_loss曲线了。