1.安装tensorboard并执行下面语句
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
summaryWriter = SummaryWriter("logs/log1") # 将生成的loss记录文件保存在logs/log1
summaryWriter.add_scalar("loss",loss.item(),var/1000)
# A “loss”为曲线名称，loss.item为要输出的loss变量名，var横轴的步长
# 注意A的位置要在输出loss语句的下面
2.run 本程序
3.当本程序正在运行过程中，下方连续输出loss时。
在终端输入：
tensoboard --logdir=D:pythoncodeHangWriteExamplethirdtorch3logslog1
#后段为log1所在的绝对路径
运行成功显示：
TensorBoard 2.7.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
4.运行成功后在"logs/log1"文件下会生成loss记录文件
5.点击(http://localhost:6006/) 链接
注意几点：
1.add_scalar（）的参数含义
2.add_scalar（）的位置在输出loss下面一行
3.生成loss记录文件后在点击网址查看
拓展：
画柱状图-----权重分布
layer_weight = net.module.net.prediction_layers[0].weight
summaryWriter.add_histogram("mask_layer_weight", mask_layer_weight, iteration)
详见： (18条消息) [深度学习 - 技巧] tensorboard实时查看损失和权重的变化_什么都一般的咸鱼的博客-CSDN博客_tensorboard查看权重
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