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。