tensorboard --logdir=runs和tensorboard --logdir=./log区别

`tensorboard --logdir=runs` 和 `tensorboard --logdir=./log` 是两个不同的命令，它们用于在 TensorBoard 中查看训练过程中的数据。

* `tensorboard --logdir=runs`: 这个命令将 TensorBoard 连接到位于 `runs` 目录下以 `.log` 格式存储的数据文件。通常情况下，TensorBoard 会自动寻找此目录中的数据文件。但是，在某些情况下，例如使用分布式训练，可能需要将 `runs` 目录的路径硬编码到代码中，以确保 TensorBoard 能够正确找到所有相关的数据文件。
* `tensorboard --logdir=./log`: 这个命令将 TensorBoard 连接到位于当前工作目录（即 `./log`）下的 `.log` 格式的数据文件。如果你的 TensorBoard 配置正确，并且已经正确地指向了这些文件，那么这个命令应该能够正常工作。

总的来说，这两个命令的主要区别在于它们指向的数据文件的位置。`--logdir` 参数允许你指定 TensorBoard 应该查找数据的目录，这有助于在分布式训练或复杂的数据组织结构中更方便地使用 TensorBoard。

相关问题

tensorboard_log

tensorboard_log是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。使用TensorBoard可以方便地查看模型的损失函数、精度、激活函数等信息，并可在训练过程中实时更新这些信息。

要使用tensorboard_log，可以按照以下步骤进行操作：
1. 在命令行中输入tensorboard --logdir=log并运行，其中log是保存日志文件的目录。
2. 在TensorFlow代码中，使用tensorboard_logger库进行配置和日志记录。例如，可以使用以下代码将步骤和对应的值记录到日志文件中：
from tensorboard_logger import configure, log_value
configure("runs/run-1234")
for step in range(1000):
v1, v2 = do_stuff()
log_value('v1', v1, step)
log_value('v2', v2, step)
注意，这里的"runs/run-1234"是保存日志文件的目录。

另外，也可以使用TensorFlow自带的tf.summary.FileWriter类来构建简单的TensorBoard日志输出。例如，可以使用以下代码将计算图和运行结果保存到日志文件中：
import tensorflow as tf
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform(, name="input2"))
output = tf.add_n([input1, input2], name="add")
writer = tf.summary.FileWriter("./log", tf.get_default_graph())
writer.close()

yolox训练得到的train_log.txt，怎么用tensorboard查看loss曲线，需要更改trainer.py的什么代码

要使用Tensorboard查看yolox训练得到的loss曲线，需要在trainer.py文件中进行如下更改：

1. 在trainer.py文件开头添加以下代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class YOLOXTrainer(BaseTrainer):
    def __init__(self, exp, batch_size, device):
        self.writer = SummaryWriter()
        # ...

这里我们导入了`SummaryWriter`类，并在`YOLOXTrainer`类的构造函数中创建了一个`SummaryWriter`实例，用于写入Tensorboard日志。

2. 在train_loop函数中添加以下代码：

for i, data in enumerate(dataloader):
    # ...

    # 计算损失
    loss = self.train_iter(model, data, optim, i)

    # 写入Tensorboard日志
    self.writer.add_scalar('train/loss', loss, global_step)

    # ...

这里我们使用`writer.add_scalar`方法将当前的loss值写入Tensorboard日志，其中`global_step`表示当前的迭代次数。

3. 训练完成后，在`YOLOXTrainer`类的`train`方法中添加以下代码：

    def train(self, model, dataloader, optim, scheduler=None, evaluator=None):
        # ...

        # 训练完成，关闭日志写入器
        self.writer.close()

这里我们使用`writer.close()`方法关闭日志写入器。

完成以上步骤后，我们就可以在终端运行如下命令启动Tensorboard：

tensorboard --logdir runs

然后在浏览器中打开http://localhost:6006，就可以查看loss曲线了。