from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
"""
1.简介：
tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化使得tensorflow程序的理解、
调试和优化更加简单高效。Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。
2.pytorch如何使用tensorboard:
2.1 导入模块from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2.2 创建子文件夹logs:SummaryWriter('logs')
2.3 使用add_scalar开始对自己的程序进行可视化
2.4 运行完程序后，会生成一个logs文件夹，在Terminal并在logs文件夹的绝对路径下运行：tensorboard --logdir=logs,进入输出的url下即可看到程序的可视化图
3.如果想将可视化图输出到不同的图上，需要通过SummaryWriter('新建文件夹')或者将logs下面的一些文件进行清理，重新生成新的可视化图
"""
writer = SummaryWriter('logs')
for i in range(100):
writer.add_scalar('y=2x',3*i,i) #title/y/x
writer.close()
