最新版本yolox训练得到的train_log.txt，怎么用tensorboard查看total_loss曲线

要使用Tensorboard查看Yolox训练得到的total_loss曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 在训练yolox时，使用--log_iter参数来指定训练日志文件的输出频率。例如，每100个batch输出一次日志文件，则可以设置--log_iter 100。

2. 训练完成后，在终端中使用以下命令启动Tensorboard：tensorboard --logdir=logs/

其中logs/表示日志文件所在的文件夹路径。如果你的日志文件保存在其他路径，需要将logs/替换为相应的文件夹路径。

3. 打开浏览器，访问http://localhost:6006/，就可以在Tensorboard中查看训练日志了。

4. 在Tensorboard页面中，点击SCALARS选项卡，然后选择total_loss，就可以看到total_loss的曲线了。

注意，如果你的train_log.txt不是按照Yolox官方的日志格式输出的，可能需要对train_log.txt进行一些预处理，以便能够被Tensorboard正确解析。具体的处理方法可以参考Tensorboard官方文档。

相关问题

最新版本yolox训练得到的train_log.txt，怎么用tensorboard查看total_loss曲线，需要怎么修改trainer.py文件

您可以使用以下步骤使用Tensorboard查看Yolox的total_loss曲线：

1. 安装Tensorboard：

   pip install tensorboard

2. 在`trainer.py`文件中的`train()`函数中添加以下代码：

   from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
   writer = SummaryWriter('runs/yolox')

这将创建一个Tensorboard的`SummaryWriter`对象，并将日志保存在`runs/yolox`目录下。

3. 在`train()`函数中，将每个epoch的`total_loss`添加到SummaryWriter对象中：

   for epoch in range(start_epoch, epochs):
       ...
       for i, (images, targets, _) in enumerate(train_loader):
           ...
           loss = ...
           writer.add_scalar('Train/total_loss', loss, global_step)
           ...

这将把每个epoch的`total_loss`添加到Tensorboard的`Train/total_loss`标签中。

4. 启动Tensorboard：

   tensorboard --logdir runs/yolox

5. 在浏览器中打开`http://localhost:6006`，查看`Train/total_loss`标签中的曲线。

最新版本yolox训练得到的train_log.txt文件，用tensorboard查看total_loss曲线，需要怎么修改yolox/core/trainer.py文件

要查看 YOLOX 最新版本的训练日志的 total_loss 曲线，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 Tensorboard

如果还没有安装 Tensorboard，可以使用以下命令在终端中安装：

pip install tensorboard

2. 修改 yolox/core/trainer.py 文件

找到 `train_epoch` 函数，将以下代码：

# log
if self.local_rank == 0:
    self.logger.info(
        f'Epoch[{self.epoch}/{self.max_epoch}] LR: {self.lr_scheduler.get_lr()[0]:.6f} '
        f'Time: {time.time() - st_time:.1f}s Loss: {loss.item():.4f} '
        f'reg_loss: {reg_loss.item():.4f} '
        f'cls_loss: {cls_loss.item():.4f} '
        f'cent_loss: {cent_loss.item():.4f} '
        f'total_loss: {total_loss.item():.4f} '
    )

修改为以下代码：

# log
if self.local_rank == 0:
    self.logger.info(
        f'Epoch[{self.epoch}/{self.max_epoch}] LR: {self.lr_scheduler.get_lr()[0]:.6f} '
        f'Time: {time.time() - st_time:.1f}s Loss: {loss.item():.4f} '
        f'reg_loss: {reg_loss.item():.4f} '
        f'cls_loss: {cls_loss.item():.4f} '
        f'cent_loss: {cent_loss.item():.4f} '
        f'total_loss: {total_loss.item():.4f} '
    )
    writer = self.train_loader.dataset.writer
    global_step = self.epoch * len(self.train_loader) + i
    writer.add_scalar('Train/total_loss', total_loss.item(), global_step=global_step)

这样会在训练过程中将 total_loss 添加到 Tensorboard 的训练日志中。

3. 运行 Tensorboard

在终端中运行以下命令，启动 Tensorboard：

tensorboard --logdir /path/to/train_log/

其中 `/path/to/train_log/` 是训练日志文件所在的目录。

4. 查看 total_loss 曲线

在浏览器中打开 `http://localhost:6006`，即可查看 Tensorboard，选择 `Scalars` 标签页，选择 `Train/total_loss`，即可查看 total_loss 曲线。