将wandb_instance = wandb.init(project=project, tags=tags, config=config, force=True, job_type='train', id=run_id, mode=mode, dir=output_dir, group=group, notes=notes)变成tensorborad实现

将wandb_instance = wandb.init(project=project, tags=tags, config=config, force=True, job_type='train', id=run_id, mode=mode, dir=output_dir, group=group, notes=notes) 转换为 TensorBoard 实现需要以下步骤：

1. 导入 TensorBoard 库：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

2. 创建 SummaryWriter 对象并指定输出路径：

writer = SummaryWriter(output_dir)

3. 将需要记录的信息写入 SummaryWriter 对象：

# 记录标量数据
writer.add_scalar("Loss/train", loss_train, epoch)
writer.add_scalar("Loss/val", loss_val, epoch)

# 记录模型参数
for name, param in model.named_parameters():
    writer.add_histogram(name, param, epoch)

4. 训练完成后关闭 SummaryWriter：

writer.close()

注意：TensorBoard 无法像 WandB 一样保存实验信息，因此需要手动记录实验参数和结果。