TensorBoard add_scalar()的用法（附带实例）

使用 add_scalar() 方法记录数字常量，一般会使用 add_scalar() 方法来记录训练过程的 loss、accuracy、learning rate 等数值的变化，直观地监控训练过程。

add_scalar() 方法的语法格式如下：

add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

参数说明：

• tag (string)：数据名称，不同名称的数据使用不同的曲线展示；
• scalar_value (float)：数字常量值；
• global_step (int, optional)：训练的步长；
• walltime (float, optional)：记录发生的时间，默认为 time.time()。

注意，这里的 scalar_value 一定是 float 类型，如果是 PyTorch scalar tensor，则需要调用 .item() 方法获取其数值。

示例代码如下：

# 导入SummaryWriter类
from tensorboardX import SummaryWriter
# 创建一个 SummaryWriter 对象，指定日志保存的路径为 'runs/scalar'
writer = SummaryWriter('runs/scalar')
for i in range(10):  # 遍历0～9的整数
    # 使用 add_scalar 方法记录数据，'指数' 为标量的名称，3 ** i 为标量的值，global_step 为全局步骤
    writer.add_scalar('指数', 3 ** i, global_step=i)

输出如下图所示：