我在pytorch环境下使用unet进行模型训练，想输出loss曲线，如何实现

可以使用PyTorch自带的Tensorboard工具来输出loss曲线。

具体步骤如下：

1. 安装Tensorboard:

pip install tensorboard

2. 在训练代码中添加以下代码:

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建tensorboard writer
writer = SummaryWriter()

# 训练循环中每个epoch结束后，记录loss
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码
    # ...

    # 记录loss
    writer.add_scalar('Loss/train', train_loss, epoch)
    writer.add_scalar('Loss/val', val_loss, epoch)

# 关闭writer
writer.close()

3. 在命令行中启动tensorboard:

tensorboard --logdir=runs

其中，`--logdir`参数指定日志文件的路径，`runs`是默认路径，如果你指定了其他路径，需要将`--logdir`参数替换为你的路径。

4. 打开浏览器，访问`http://localhost:6006/`即可查看loss曲线。

注意：如果你的训练代码运行在远程服务器上，可以使用ssh端口转发将tensorboard端口映射到本地。例如，如果你的服务器IP地址为`192.168.0.1`，可以使用以下命令将tensorboard端口映射到本地:

ssh -L 6006:localhost:6006 user@192.168.0.1

其中，`user`是你的服务器用户名。然后，在本地浏览器中访问`http://localhost:6006/`即可查看loss曲线。