yolox训练得到的train_log.txt，怎么用tensorboard查看total_loss、iou_loss、I1_loss、conf_loss、cls_loss曲线，需要更改哪个文件的什么代码

要使用TensorBoard查看YOLOX的训练过程中的各种损失函数的变化曲线，可以按照以下步骤操作：

1. 在YOLOX训练的命令行参数中加入`--logdir`参数，指定TensorBoard日志输出的目录，例如：

python train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py --logdir ./logs

2. 在YOLOX的训练代码中，使用`SummaryWriter`类将需要记录的变量写入TensorBoard日志，例如：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# ...

writer = SummaryWriter(log_dir=logdir)

# ...

for epoch in range(epochs):
    # ...

    writer.add_scalar('total_loss', loss.item(), global_step)
    writer.add_scalar('iou_loss', iou_loss.item(), global_step)
    writer.add_scalar('I1_loss', i1_loss.item(), global_step)
    writer.add_scalar('conf_loss', conf_loss.item(), global_step)
    writer.add_scalar('cls_loss', cls_loss.item(), global_step)

    # ...

    global_step += 1

# ...

writer.close()

这里，`logdir`是TensorBoard日志输出的目录，`global_step`是当前训练的步数，`total_loss`、`iou_loss`、`I1_loss`、`conf_loss`和`cls_loss`是需要记录的变量。

3. 在命令行中启动TensorBoard服务器，例如：

tensorboard --logdir ./logs

4. 在浏览器中访问TensorBoard服务器的地址，查看损失函数的变化曲线。

注意，为了使用TensorBoard，需要安装TensorFlow和TensorBoard。