写一个在yolov5中将tensorboard的代码加入的程序

以下是一个在YOLOv5中将TensorBoard代码添加到训练脚本中的示例程序：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms

from models import YOLOv5
from dataset import CustomDataset

# 定义超参数和路径
batch_size = 8
epochs = 10
log_dir = 'logs'  # TensorBoard日志保存路径

# 创建模型和数据加载器
model = YOLOv5()
dataset = CustomDataset(transform=transforms.ToTensor())  # 自定义数据集，根据实际情况修改
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 创建TensorBoard回调对象
writer = SummaryWriter(log_dir=log_dir)

# 训练循环
for epoch in range(epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(dataloader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 将训练损失写入TensorBoard日志文件
        writer.add_scalar('Train/loss', loss.item(), epoch * len(dataloader) + i)

    print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Loss: {loss.item()}')

# 关闭TensorBoard回调对象
writer.close()

请根据您的实际情况进行适当的修改，包括自定义数据集、模型、损失函数、优化器等。此示例程序仅提供了添加TensorBoard代码的基本框架，您可能需要根据自己的需求进行进一步的修改和调整。

希望对您有所帮助！如有任何问题，请随时提问。