writer.add_scalars("loss",2*i, i)检查错误

这行代码中可能存在错误。根据TensorBoard的官方文档，add_scalars()函数的第一个参数应该是tag，表示要记录的数据的名称，而第二个参数应该是一个字典，包含不同曲线的值。在这个例子中，第一个参数是"loss"，符合要求，但第二个参数是一个单一的值，即2*i，不是一个字典。因此，可能需要将这行代码修改为类似于下面这样的形式：

writer.add_scalars("loss", {"train": 2*i, "val": i}, epoch)

其中，第二个参数是一个字典，包含两个键值对，分别表示训练集和验证集的损失值。第三个参数epoch表示当前的训练轮数，也需要根据具体情况进行修改。

相关问题

add_scalars

`add_scalars`是TensorBoardX中的一个方法，用于将多个标量数据添加到TensorBoard中，并将它们显示在同一个图表中。它接受四个参数：`tag`，`scalar_dict`，`global_step`和`walltime`。

- `tag`是一个字符串，用于标识这些标量数据的名称；
- `scalar_dict`是一个字典，其中键是名称，值是标量数据；
- `global_step`是一个可选参数，表示这些标量数据所属的训练步数或时间戳；
- `walltime`是一个可选参数，表示这些标量数据所属的时间戳。

举个例子，如果你想将训练损失和准确率添加到TensorBoard中，可以这样做：

from tensorboardX import SummaryWriter

# 创建一个SummaryWriter对象，用于写入TensorBoard数据
writer = SummaryWriter()

# 假设训练了100个epoch，每个epoch有一个损失和准确率
for epoch in range(100):
    train_loss = ...
    train_acc = ...
    
    # 将损失和准确率添加到TensorBoard中
    writer.add_scalars('train', {'loss': train_loss, 'acc': train_acc}, epoch)
    
# 关闭SummaryWriter对象
writer.close()

这样就可以在TensorBoard中看到一个名为“train”的图表，其中包含训练损失和准确率的曲线。

File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 425, in add_scalars for tag, scalar_value in tag_scalar_dict.items(): AttributeError: 'int' object has no attribute 'items'

这个错误通常表示您在使用整数对象时，尝试使用“items()”方法，但是整数对象没有“items()”方法。

在这种情况下，我猜测您正在使用一个整数对象来表示一个字典，而TensorBoard要求您传递一个字典类型的对象。请确保您的“tag_scalar_dict”变量是一个字典类型，并且包含键-值对，其中键是您要在TensorBoard中显示的标签，而值是您要记录的相应标量值。

请检查您的代码，看看是否有将整数对象传递给了“tag_scalar_dict”参数。如果是，请将其更改为字典类型，并包含正确的键-值对。

下面是一个示例代码，用于向TensorBoard中添加标量值：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter()

# 添加一个标量值
writer.add_scalar("loss", 0.1, 1)

# 添加多个标量值
tag_scalar_dict = {"loss": 0.1, "accuracy": 0.9}
writer.add_scalars(tag_scalar_dict, 2)

writer.close()

如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和代码上下文，以便我更好地帮助您解决问题。