writer.add_scalars

### 回答1：
writer.add_scalars是TensorBoard中的一个函数，可以用于将多个标量数据写入TensorBoard中。它可以接受一个字典作为输入，字典的键是标量数据的名称，值是标量数据的值。使用writer.add_scalars可以方便地比较不同标量数据之间的变化趋势，帮助我们更好地理解模型的训练过程。

### 回答2：
writer.add_scalars()是TensorBoardX中的一个函数，在可视化时非常有用。此函数将一组数据写入到tensorboard日志里面。这些数据以线条 或者折线 的形式展示在 tensorboard 的图像中。

在这个函数中，我们可以传入两个参数：tag 和 scalar_dict。 tag参数表明这个图像的名称，每个 tag 对应一个在 tensorboard 的图像的展示。而scalar_dict则是一个一个字典类型，用于存储我们要展示的数据。在字典的每个 key 代表一个需要展示的数据名称， value是一个整数，表示数据的值。

通常情况下，我们使用writer.add_sclar()函数展示单个标量。但是，当我们需要展示多个数据在同一张图中进行比较与分析时，我们就可以使用 writer.add_scalars() 函数进行展示。最后，我们可以调用 writer.close() 函数来关闭这个writer对象。

举个例子，当我们需要展示训练网络和测试网络的loss时，我们就可以在这个函数中传入两个tag，分别为train_loss和test_loss，然后在scalar_dict参数中赋值每一次迭代的训练和测试loss。

总之，writer.add_scalars()是一个非常有用的TensorBoardX函数，它可以用于展示多个数据的不同曲线，同时也可以轻松地进行比较与分析。在数据可视化和分析时，它是一项非常有用的工具。

### 回答3：
writer.add_scalars() 是 TensorBoard 的一个函数，它允许我们在同一图表中显示多条曲线的训练记录。这个函数特别适用于需要比较不同变量（例如 loss、accuracy、learning rate 等）之间变化趋势的情况。

具体地说，writer.add_scalars() 函数需要传入三个参数：tag、scalar_dict 和 global_step。

其中，tag 是一个字符串，用于表示该组曲线的名称；scalar_dict 是一个字典类型的变量，其 key 是具体变量的名称，value 是要记录的 scalar 值列表；global_step 表示当前的训练步数。

下面我们以一个简单的例子来说明：

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('logs') # 创建一个 SummaryWriter 对象，用于保存日志信息

for epoch in range(3):
train_loss = 0.0
train_acc = 0.0
lr = 0.001

for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# 省略训练的具体代码

writer.add_scalars('train_loss_acc_lr', {'train_loss': train_loss/(batch_idx+1),
'train_acc': train_acc/(batch_idx+1), 'lr': lr}, batch_idx + epoch*len(train_loader))

上面这段代码使用了 writer.add_scalars() 函数，将训练 loss、accuracy 和 learning rate 等变量的变化记录到了同一个图表中，并分别以 train_loss、train_acc 和 lr 等名称进行区分。同时，为了便于观察训练的全过程，我们将记录的数据都设置了对应的 global_step（即 batch_idx + epoch*len(train_loader)）。

通过执行上述代码段，并使用如下命令：

tensorboard --logdir=logs

我们可以在浏览器中查看可视化结果。在这个例子中，我们会在 TensorBoard 中看到一个名为 train_loss_acc_lr 的组别，其中包含训练 loss、accuracy 和 learning rate 三条曲线，如下图所示：

[img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1cc3e7af2cbc93ca33c5cf6de0d26acb.png)

需要注意的是，writer.add_scalars() 函数的使用需要我们将多个变量值进行打包并传入字典中，这样可以方便地在 TensorBoard 中进行对比和分析。同时，由于 TensorBoard 会在一个图表中自动缩放、对齐和平滑数据，因此我们可以一眼看到多个变量之间的变化趋势，进而确定自己正在调整的变量是否影响了训练效果。