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文件的def evaluate_and_save_model(self):

要使用TensorBoard查看total_loss曲线，可以通过修改trainer.py文件中的`evaluate_and_save_model`函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入TensorBoard相关的库：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

2. 在`__init__`函数中初始化TensorBoard的SummaryWriter：

self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.cfg.LOG_DIR)

3. 在`train_loop`函数中，添加如下代码将loss写入TensorBoard：

self.writer.add_scalar('Train/Total_loss', loss.item(), iteration)

其中，`iteration`表示当前迭代次数。

4. 修改`evaluate_and_save_model`函数，在模型评估之前添加如下代码，将TensorBoard的log写入磁盘：

self.writer.flush()

5. 启动TensorBoard服务器：

tensorboard --logdir=/path/to/train_log

其中，`/path/to/train_log`是训练日志文件夹的路径。

6. 在浏览器中打开TensorBoard服务器的网址，即可查看total_loss曲线。

以上是修改trainer.py文件的步骤，下面是完整的代码示例：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class Trainer:
    def __init__(self, cfg):
        self.cfg = cfg

        # 初始化TensorBoard的SummaryWriter
        self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.cfg.LOG_DIR)

    def train_loop(self):
        for iteration in range(self.cfg.START_ITER, self.cfg.MAX_ITER):
            # 训练代码

            # 将loss写入TensorBoard
            self.writer.add_scalar('Train/Total_loss', loss.item(), iteration)

            # 每隔一定迭代次数保存模型
            if iteration % self.cfg.SAVE_INTERVAL == 0:
                self.evaluate_and_save_model()

    def evaluate_and_save_model(self):
        # 将TensorBoard的log写入磁盘
        self.writer.flush()

        # 模型评估和保存代码

希望这个示例能够帮助你使用TensorBoard查看total_loss曲线。