pytorch使用tensorboard绘制曲线时自定义曲线颜色

在PyTorch中使用TensorBoard时，可以通过`add_scalar`函数指定曲线名称和曲线值，但是暂时无法直接指定曲线颜色。不过，可以通过在TensorBoard中手动编辑曲线的颜色来实现自定义颜色。

具体步骤如下：

1. 在代码中使用`add_scalar`函数添加需要绘制的曲线，例如：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建SummaryWriter对象
writer = SummaryWriter()

# 添加曲线
for i in range(10):
    writer.add_scalar("loss", i, global_step=i)

# 关闭SummaryWriter
writer.close()

2. 运行代码，启动TensorBoard：

tensorboard --logdir runs

其中，`--logdir`参数指定了TensorBoard读取日志文件的路径，这里假设日志文件放在`runs`文件夹中。

3. 打开TensorBoard网页，在Scalars标签页下找到需要自定义颜色的曲线，点击曲线名称旁边的颜色方块。

4. 在弹出的颜色选择器中，选择自定义颜色并保存。

5. 刷新页面，即可看到曲线颜色已经改变。

注意：如果需要在TensorBoard中绘制多条曲线，并且需要分别自定义颜色，可以在曲线名称中添加前缀区分。例如，如果需要绘制两条曲线，可以使用以下代码：

writer.add_scalar("loss/train", train_loss, global_step=epoch)
writer.add_scalar("loss/val", val_loss, global_step=epoch)

这样，在TensorBoard中就会分别显示名为`train`和`val`的两条曲线，可以分别自定义颜色。