tensorboardx 画loss图

TensorboardX是一个用于PyTorch的开源Python库，可以用于可视化神经网络训练的结果。为了画出loss图，我们可以按照以下步骤进行操作。

首先，导入必要的库和模块，包括TensorboardX，PyTorch等。然后，定义并初始化模型、损失函数和优化器。

随后，创建一个SummaryWriter对象，这是用于记录并保存训练过程中的loss和其他指标的对象。将其绑定到指定的文件夹中。

在每个训练batch的iteration中，计算loss并反向传播更新模型的参数。然后，使用SummaryWriter对象将loss写入到tensorboard中。

通过将loss附加到Summary对象中，可使用add_scalar()函数将loss绘制为图表。需要提供一个标识符来标识这个loss图表。在本例中，我们可以使用"loss"作为标识符。

在训练过程中，可以将训练的epoch数、batch数、loss数值等信息同样通过add_scalar()函数写入tensorboard中，以便更好地追踪训练的进度。

最后，在训练完成后，关闭SummaryWriter对象，保存tensorboard可视化所需的数据。

通过上述步骤，我们可以使用tensorboardx库绘制训练过程中的loss图，并在tensorboard中进行可视化和分析。这样可以帮助我们更好地理解和监控模型的训练过程，并提供指导性的信息以进一步优化模型。