from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

`torch.utils.tensorboard` 模块提供了 `SummaryWriter` 类，用于将 PyTorch 模型的训练过程和结果可视化到 TensorBoard 中。TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，可以帮助用户更好地理解模型的训练过程和结果。

使用 `SummaryWriter` 类需要先安装 TensorFlow 和 TensorBoard，然后在 PyTorch 训练脚本中导入 `torch.utils.tensorboard` 模块，并创建一个 `SummaryWriter` 对象。可以使用 `add_scalar` 方法将标量数据写入 TensorBoard，使用 `add_histogram` 方法将参数的统计信息写入 TensorBoard，使用 `add_graph` 方法将模型的计算图写入 TensorBoard 等。

示例代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建 SummaryWriter 对象，指定日志保存路径
writer = SummaryWriter('logs')

# 将标量数据写入 TensorBoard
for i in range(10):
    writer.add_scalar('loss', i, global_step=i)

# 将参数的统计信息写入 TensorBoard
for name, param in model.named_parameters():
    writer.add_histogram(name, param, global_step=epoch)

# 将模型的计算图写入 TensorBoard
writer.add_graph(model, input_to_model)

# 关闭 SummaryWriter 对象
writer.close()