pytorch下tensorboard的使用程序示例

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  # 用于将数据写入tensorboard
import csv  # 用于从本地csv中读取数据
 
'''从csv读取数据，用于后续显示在tensorboard中'''
 
fileAddr = 'models/211016_101208/reward.csv'  # 待读取的文件地址
file = open(fileAddr, 'r')                    # 打开文件
data = csv.reader(file)                       # 从文件中读取数据，但此时data是{reader}格式
next(data)                                    # 忽略数据的第一行，这是csv的表头。
 
'''csv数据读取完毕'''
 
'''将data数据写入tensorboard'''
 
tensorboard_logs_addr = "logs_tensorboard/211021"  # 设定tensorboard文件存放的地址
writer = SummaryWriter(tensorboard_logs_addr)      
for index, data1 in enumerate(data):               # 开始写入文件。
    # 一个图中写入多组数据，共用y轴
    writer.add_scalars('adv_data/Rewards Per Episodes',
                                               {'agent0':float(data1[0]),
                                                'agent1':float(data1[1]),
                                                'agent2':float(data1[2]),}, index)
    # 一个图中写入一组数据
    writer.add_scalar('adv_data/step number per episode', int(data1[4]), index)
    
    # 一个图中写入一组数据
    writer.add_scalar('gda_data/Rewards per episode', float(data1[3]), index)
    writer.add_scalar('gda_data/step number per episode', int(data1[4]), index)
writer.close()  # 完成后关闭

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
writer = SummaryWriter("tensorboard文件存放地址")
 
# 将数据写入tensorboard文件，规定写入的形式
writer.add_scalar() 或 writer.add_scalars() 
 
writer.close()

writer.add_scalar('TAG', Y-DATA, X-DATA)
 
writer.add_scalars('TAG', {'Line1':Line1-Y-DATA,
                           'Line2':Line2-Y-DATA,
                           'Line3':Line3-Y-DATA,
                            ... ...            ,}, X-DATA)