CPU版本的·pytorch可以用TensorBoard吗·

CPU版本的PyTorch同样可以使用TensorBoard，尽管它不像GPU版本那样集成得那么紧密。TensorBoard是一个可视化工具，通常用于监测和理解深度学习模型的训练过程。即使是在没有GPU支持的情况下，你可以安装独立的Python库（如`torch.utils.tensorboard`），并手动将日志数据保存到指定文件夹，然后通过命令行或者TensorBoard.dev网站来查看这些数据。

以下是基本步骤：

1. **安装TensorBoard**: 如果还没有安装，需要先安装`tensorflow-probability`（它包含了TensorBoard）：

   pip install tensorflow-probability

2. **记录日志**: 在训练过程中，你需要通过`tensorboard SummaryWriter`来记录数据：

   import torch
   from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

   writer = SummaryWriter()
   # 训练过程...
   for epoch in range(num_epochs):
       loss = train(...)
       writer.add_scalar('Loss', loss, global_step=epoch)
   writer.close()

3. **查看 TensorBoard**:
- 使用命令行打开TensorBoard（在包含日志文件的目录下）:

     tensorboard --logdir=path_to_your_logs

- 或者访问TensorBoard.dev（https://tensorboard.dev/），上传你的日志文件。