if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, value_range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True,value_range=(-1., 1.)) it += 1 我这里面有没有模型保存的命令

在您提供的代码片段中，并没有看到明确的模型保存命令。代码片段展示了在每个 `args.sample_interval` 步骤时进行模型评估和生成样本的过程，但没有包含模型保存的逻辑。

如果您希望在训练过程中保存模型，您可以在适当的位置添加模型保存的代码。例如，在每个epoch结束后或在特定条件下保存模型。下面是一个示例，展示了如何使用PyTorch保存模型：

# 在合适的位置添加模型保存的代码
if (it+1) % args.sample_interval == 0:
    # 生成样本的代码...

# 保存模型的示例代码
if (epoch+1) % args.save_interval == 0:  # 在每个epoch结束后保存模型
    torch.save(attgan.state_dict(), 'path_to_save_model')  # 保存模型参数

请注意，上述代码只是示例，并且需要根据您的具体情况进行适当修改。确保在合适的时间点和位置保存模型，以便在需要时重新加载和使用。

相关问题

if (it+1) % args.save_interval == 0: # To save storage space, I only checkpoint the weights of G. # If you'd like to keep weights of G, D, optim_G, optim_D, # please use save() instead of saveG(). attgan.saveG(os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) )) # attgan.save(os.path.join( # 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) # )) if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True, range=(-1., 1.)) it += 1

这段代码包含了两个条件语句块。

第一个条件语句块中的条件 `(it+1) % args.save_interval == 0` 检查是否到了保存模型的间隔。如果条件为真，则执行保存模型的代码块。

在保存模型的代码块中，使用 `attgan.saveG()` 函数将生成器 `G` 的权重保存到指定路径下。`os.path.join()` 函数用于构建保存路径，其中包括实验名称、检查点目录和文件名。文件名使用了格式化字符串来包含当前 epoch 的值。

第二个条件语句块中的条件 `(it+1) % args.sample_interval == 0` 检查是否到了生成样本的间隔。如果条件为真，则执行生成样本的代码块。

在生成样本的代码块中，首先调用 `attgan.eval()` 将模型设置为评估模式，然后使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。

接下来，通过循环遍历 `sample_att_b_list` 中的属性 B 值，并根据属性 B 值计算 `att_b_`。这里使用了一系列的数学计算，包括归一化处理和一些额外的操作。

然后，调用 `attgan.G(fixed_img_a, att_b_)` 生成样本图像，并将其添加到 `samples` 列表中。

最后，使用 `writer.add_image()` 将生成的样本图像添加到摘要信息中，使用 `vutils.save_image()` 将样本图像保存到指定路径下。保存路径的构建方式与保存模型时类似，包括实验名称、样本训练目录和文件名。文件名使用了格式化字符串来包含当前 epoch 和迭代次数的值。

最后一行代码 `it += 1` 将迭代次数加1，用于更新迭代次数的计数。

总结起来，这段代码根据条件判断是否到了保存模型和生成样本的间隔。如果满足条件，则执行相应的代码块，保存模型或生成样本。这样可以在训练过程中定期保存模型，并生成样本进行可视化和评估。同时，迭代次数也会被更新。

最新版本yolox训练得到的结果，怎么用tensorboard查看total_loss曲线，需要怎么修改yolox/core/trainer.py代码

要使用 TensorBoard 查看 YOLOX 训练时的总损失曲线，您需要在 `yolox/core/trainer.py` 中添加以下内容：

1. 在导入的包中添加 TensorBoard 的包：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

2. 在 `__init__` 函数中添加 SummaryWriter：

def __init__(self, exp, args):
    self.exp = exp
    self.args = args
    self.start_epoch = 0
    self.best_map = 0.0
    self.best_loss = float('inf')
    self.writer = SummaryWriter(log_dir=self.exp.logdir)

3. 在 `train` 函数中添加记录 loss 的代码：

for i, (images, targets, _) in enumerate(dataloader):
    self.scheduler.step(self.cur_iter)
    self.cur_iter += 1
    images = images.to(self.device)
    targets = [target.to(self.device) for target in targets]
    outputs = self.model(images)

    loss, loss_items = self.loss_fn(outputs, targets)
    self.optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    self.optimizer.step()

    if self.rank == 0:
        # 记录 loss
        for k, v in loss_items.items():
            self.writer.add_scalar('train/{}'.format(k), v, self.cur_iter)
        self.writer.add_scalar('train/total_loss', loss, self.cur_iter)

    if self.cur_iter % self.args.eval_interval == 0:
        self.evaluate(self.cur_iter)

在上述代码中，`self.writer.add_scalar('train/total_loss', loss, self.cur_iter)` 记录了每个迭代的总损失，您可以在 TensorBoard 中查看该曲线。

最后，您需要在命令行中运行以下命令启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir=path/to/logdir

其中 `path/to/logdir` 是您在 `exp.logdir` 中定义的路径。然后在浏览器中打开 TensorBoard 网址即可查看损失曲线。