将tensorboard日志附加到之前的运行中,可以通过以下步骤实现:
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 创建SummaryWriter对象,指定日志输出路径
writer = SummaryWriter(log_dir='path/to/logs')
# 在训练循环中,将需要记录的数据写入日志
for i in range(num_epochs):
# 假设loss为需要记录的指标
loss = ...
writer.add_scalar('Loss', loss, global_step=i)
# 训练完成后关闭SummaryWriter对象
writer.close()
# 创建新的SummaryWriter对象,指定同样的日志输出路径
writer = SummaryWriter(log_dir='path/to/logs')
# 在新的运行中,将需要记录的数据写入日志,与之前的运行共享同一份日志文件
for i in range(start_epoch, num_epochs):
# 假设loss为需要记录的指标
loss = ...
writer.add_scalar('Loss', loss, global_step=i)
# 训练完成后关闭SummaryWriter对象
writer.close()
这样做的好处是,新的运行会继续将日志数据写入到同一份日志文件中,方便在TensorBoard中查看之前和现在的运行情况。
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