pytorch可用啊大家，冲！老师问你模型训练咋样了，还在把log文件看输出数字吗！快来学学可视化技巧，让同门称卷，让师弟师妹夸强，让自己获得花里胡哨的快乐debug！
mmpose里有可视化训练开关嘿嘿！一整套！
本地环境
- ubuntu 16.04
- conda
- python 3.7
安装tensoboardx和依赖
pip install tensorboardx pip install future tensorboard # 如果不想使用阉割版，可以加多一条 # 下载cpu版本的tensorflow pip install tensorflow-cpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 清华源2 启动
在mmpose的configs中启用tensorboard日志函数：
启动tensorboardx：
# 在存放训练log文件的地方打开 tensorboard --logdir /home/yiming/mmpose/work_dirs/higherhrnet_w32_coco_512x512_udp/
点击链接即可打开
问题 启动问题如果还有问题就重启一下：
sudo reboot报错
只安装了tensorboardx后，运行demo报错：
这个好像是堵车了，我把原来的文件删除后，等一会再运行就没了。
安装了tensorboard增加依赖后报错：
再试一次就好。
刷新问题可以设置，默认30s刷新一次
可视化界面可视化界面解读，对不起，我解读的话其实还是看命令行打印的loss，肉眼扫参。
标量和指标 SCALARS用来返回日志中的参数
后记
为了这个工具，我装了3天，终于给我装逼成功了！
