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。