trainer.param_groups

`trainer.param_groups` 是一个列表，其中包含了所有模型参数组的信息。每个参数组都是一个字典，包含以下键值对：

- `params`: 包含该参数组中的所有参数的列表。
- `lr`: 学习率。
- `momentum`: 动量因子。
- `weight_decay`: 权重衰减系数。
- `dampening`: 在计算动量时，将动量值抑制的系数。
- `nesterov`: 是否使用 Nesterov 动量。

这些参数可以用来调整训练过程中的优化器参数，以优化模型的性能。

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yolox训练得到的train_log.txt，怎么用tensorboard查看total_loss、iou_loss、I1_loss、conf_loss、cls_loss曲线，需要怎么修改trainer.py文件

要在tensorboard中查看total_loss、iou_loss、I1_loss、conf_loss、cls_loss曲线，需要在trainer.py文件中添加代码。

以下是添加代码的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了tensorboard，可以使用以下命令安装：

pip install tensorboard

2. 在trainer.py文件中，找到train_epoch函数，修改代码如下：

def train_epoch(model, data_loader, optimizer, epoch, total_batch, logger, cfg):
    model.train()
    log_iter = cfg.log_iter
    accum_iter = cfg.accum_iter
    loss_print = 0.
    start = time.time()
    loss_items = {}
    for i, (images, targets, _) in enumerate(data_loader):
        iter_idx = i + total_batch * epoch
        images = images.cuda()
        targets = [{k: v.cuda() for k, v in t.items()} for t in targets]

        loss_dict = model(images, targets)

        losses = sum(loss_dict[k] for k in loss_dict.keys() if 'loss' in k)

        optimizer.zero_grad()
        losses.backward()
        optimizer.step()

        loss_print += losses.item()
        if log_iter > 0 and (i + 1) % log_iter == 0:
            loss_print /= log_iter
            lr = optimizer.param_groups[0]['lr']
            logger.info(
                f"[Epoch {epoch}/{cfg.epochs}] [Batch {i}/{len(data_loader)}] [lr {lr:.6f}] [Losses {loss_print:.4f}] [Time {time.time() - start:.2f}]"
            )
            start = time.time()
            loss_print = 0.

        if accum_iter > 1:
            for k in loss_dict.keys():
                loss_dict[k] /= accum_iter
            losses /= accum_iter

        for k, v in loss_dict.items():
            if k not in loss_items.keys():
                loss_items[k] = [v.item()]
            else:
                loss_items[k].append(v.item())

        if cfg.tensorboard_enable and (i + 1) % cfg.tensorboard_iter == 0:
            for k, v in loss_dict.items():
                if k not in loss_items.keys():
                    loss_items[k] = [v.item()]
                else:
                    loss_items[k].append(v.item())
            for k, v in loss_items.items():
                if len(v) > cfg.tensorboard_window_size:
                    loss_items[k] = v[-cfg.tensorboard_window_size:]
            for k, v in loss_items.items():
                if k == 'loss':
                    continue
                writer.add_scalar(f'train/{k}', sum(v) / len(v), iter_idx)

    return loss_items

3. 在代码中，我们添加了对每个loss的计算和记录到`loss_items`字典中的代码。然后，如果启用了tensorboard，我们将每个loss的平均值写入tensorboard。

4. 最后，在trainer.py文件中的`train`函数中添加以下代码：

if cfg.tensorboard_enable:
    writer = SummaryWriter(cfg.log_dir)
else:
    writer = None

这会启动tensorboard，如果没有启动tensorboard，则设置writer为None。

5. 在训练过程中，你可以在终端中使用以下命令来启动tensorboard：

tensorboard --logdir=/path/to/train_log/

其中，`/path/to/train_log/`是你train_log.txt文件所在的目录。

6. 最后，你可以在浏览器中打开tensorboard，查看各个loss曲线的变化情况。