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trainer.py文件的什么代码

要使用 TensorBoard 查看 YOLOX 的训练日志，需要做以下几个步骤：

1. 安装 TensorBoard

如果你已经安装了 PyTorch 和 TensorFlow，那么可以通过以下命令来安装 TensorBoard：

pip install tensorboard

2. 修改 `trainer.py` 文件

在 YOLOX 的 `trainer.py` 文件中，有一个 `train()` 函数，其中定义了一个 `train_loop()` 函数，该函数用于训练模型并记录训练日志。我们需要在该函数中添加一些代码，以便能够将训练日志写入 TensorBoard。

具体来说，我们需要在 `train_loop()` 函数中添加以下代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter(log_dir=args.output_dir)

# ...

for i, (data, targets, _) in enumerate(train_loader):
    # ...

    # 记录训练日志
    writer.add_scalar('total_loss', loss.item(), global_step=global_step)
    writer.add_scalar('iou_loss', iou_loss.item(), global_step=global_step)
    writer.add_scalar('I1_loss', i1_loss.item(), global_step=global_step)
    writer.add_scalar('conf_loss', conf_loss.item(), global_step=global_step)
    writer.add_scalar('cls_loss', cls_loss.item(), global_step=global_step)

    # ...

writer.close()

这些代码将会在每个训练步骤结束时，将 `total_loss`、`iou_loss`、`I1_loss`、`conf_loss` 和 `cls_loss` 这些标量记录到 TensorBoard 日志中。

3. 启动 TensorBoard

在训练完成后，你可以使用以下命令来启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir=/path/to/train_log.txt

其中 `/path/to/train_log.txt` 是你保存训练日志的文件夹路径。当 TensorBoard 启动后，你可以通过浏览器访问 `http://localhost:6006` 来查看训练日志和相关指标的曲线图。