with train_summary_writer.as_default(): tf.summary.scalar('loss',average_train_loss,step=epoch) tf.summary.scalar('psnr',average_train_psnr,step=epoch) tf.summary.scalar('ssim',average_train_ssim,step=epoch)

这段代码是用于在 TensorFlow 中记录训练过程中的损失、PSNR和SSIM等指标的。其中，train_summary_writer是一个TensorFlow的SummaryWriter对象，它用于将训练过程中的数据记录到TensorBoard中。tf.summary.scalar()是一个用于记录标量数据的函数，第一个参数是记录的名称，第二个参数是记录的数值，第三个参数是记录的步数（即训练的轮数）。在训练过程中，每轮结束后都会调用这段代码来记录相应的指标。

相关问题

if summary_writer and step % cfg.log_interval == 0: summary_writer.add_scalar('loss_train', train_loss, step)

这段代码用于将训练损失 `train_loss` 定期写入摘要（summary）文件中，以便进行可视化和记录训练过程。

首先，条件 `summary_writer and step % cfg.log_interval == 0` 用于判断是否满足写入摘要的条件。`summary_writer` 是一个摘要写入器对象，用于将摘要数据写入文件。`step % cfg.log_interval == 0` 表示当前步数 `step` 是否是日志间隔 `cfg.log_interval` 的倍数。

如果满足条件，则调用 `summary_writer.add_scalar()` 方法将训练损失写入摘要文件。这个方法用于向摘要文件添加一个标量（scalar）值，其中 `'loss_train'` 是标量的名称，`train_loss` 是要写入的具体数值，`step` 是当前的步数。

通过定期写入训练损失到摘要文件中，可以在训练过程中实时监测和记录损失值的变化，以便后续分析和优化模型。

writer.add_scalar('train_loss', loss, epoch)

这段代码是用于在 TensorBoard 中记录训练损失（loss）的。TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，可以帮助我们更好地理解模型的训练过程和性能。

在这段代码中，`writer` 是一个 `SummaryWriter` 对象，用于将训练过程中的各种信息写入到 TensorBoard 中。`add_scalar` 方法表示添加一个标量（scalar）数据，其中第一个参数表示添加的数据的名称，第二个参数表示添加的数据的值，第三个参数表示当前的训练轮数（也就是 epoch）。在这段代码中，我们记录了每个 epoch 的训练损失。