一、TensorBoard 的打开

首先，在终端中激活我们的 PyTorch 环境：

conda activate pytorch

接下来，使用 PyTorch 的 TensorBoard 工具记录标量数据，用于可视化训练过程中指标的变化。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

从 PyTorch 的 TensorBoard 工具中导入 SummaryWriter 类，用于创建日志文件并记录数据。

writer = SummaryWriter("logs")

初始化 SummaryWriter 对象，并指定日志保存目录为 logs。之后所有记录的数据（如标量、图像等）都会存储在该目录下。

for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=2x", 2*i, i)

循环 100 次，每次调用 add_scalar 方法记录一个标量值：

• 第一个参数 "y=2x" 是标签（tag），用于在 TensorBoard 中标识该数据系列

• 第二个参数 2*i 是标量值（此处表示函数 y=2x 的计算结果）

• 第三个参数 i 是全局步数（作为横轴 x 的取值）

writer.close()

关闭 SummaryWriter 对象，以确保所有数据成功写入日志文件并释放资源。

完成日志记录后，在终端中运行以下命令启动 TensorBoard（复制我们logs的绝对路径）：

tensorboard --logdir=D:\PycharmProjects\PythonProject\learn_pytorch\logs

此时终端会出现如下提示，点击对应网址即可在浏览器中查看可视化结果：

TensorBoard 2.20.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

注意：
如果出现如下报错：

ModuleNotFoundError: No module named 'pkg_resources'

可能是由于 setuptools 版本过高导致的，可以使用以下命令降低版本：

pip install setuptools==65.5.0