在 PyTorch 中使用 TensorBoard，我们可以使用 add_text 函数将文本字符串添加到 TensorBoard 的文本面板中。add_text 函数可以用来记录模型的训练过程、损失函数的变化情况、评估指标等相关信息，以供后续分析和可视化。

## 准备工作

在使用 add_text 函数之前，我们需要确保已经安装了 TensorBoard，并且在代码中，我们需要导入相关的库和模块。

pythonom→rch.utils.tensorboardimportSummaryWriter

此外，我们还需要创建一个 SummaryWriter 对象，用于保存 TensorBoard 运行的日志和事件文件。可以使用如下代码创建一个 SummaryWriter 对象：

pythonwriter=SummaryWriter(logdir=′logs′)

## 添加文本字符串

在 PyTorch 中，我们可以通过 add_text 函数将文本字符串添加到 TensorBoard 的文本面板中。add_text 函数接受两个参数，第一个参数是标签（label），用于标识该文本字符串的内容，第二个参数是文本字符串本身。

pythonwriter.addtag, text_string, global_step=None, walltime=None

- tag (string)：文本字符串的标签，用于标识该文本字符串的内容。
- text_string (string)：要添加的文本字符串。
- global_step (int)：当前记录的步数。如果不给定步数，TensorBoard 将按照添加文本的顺序来展示。
- walltime (float)：记录的时间戳。如果不给定时间戳，TensorBoard 将使用系统的当前时间戳。

下面是一个使用 add_text 函数添加文本字符串的示例：

python模型训练中的损失函数变化如下：writer.add"Loss", text, global_step=1

此例中，我们将一个文本字符串 " 模型训练中的损失函数变化如下："添加到 TensorBoard 面板中，并为该文本添加了标签 "Loss"。在 TensorBoard 面板上，我们可以看到包含该文本字符串的文本框，并且该文本框的标题为 "Loss"。

## 多次添加文本字符串

我们可以多次调用 add_text 函数来添加多个文本字符串到 TensorBoard 的文本面板中。每次调用 add_text 函数，都会在面板上添加一个新的文本框。

pythonwriter.addtag, text_string, global_step=None, walltime=None

下面是一个使用 add_text 函数多次添加文本字符串的示例：

python=1. 第一次训练的损失函数为 0.123。=2. 第二次训练的损失函数为 0.098。=3. 第三次训练的损失函数为 0.087。writer.add"Loss", text1, global_step=1writer.add"Loss", text2, global_step=2writer.add"Loss", text3, global_step=3

在 TensorBoard 面板上，我们可以看到三个文本框，分别包含文本字符串 "1. 第一次训练的损失函数为 0.123。"、"2. 第二次训练的损失函数为 0.098。"和 "3. 第三次训练的损失函数为 0.087。"，它们的标题都为 "Loss"。

通过 add_text 函数，我们可以轻松地将训练过程中的重要信息添加到 TensorBoard 的文本面板中，并且可以使用标签对不同类型的信息进行分类和整理，方便后续的分析和可视化。

使用 add_text 函数，在 TensorBoard 中添加文本字符串非常简单。通过多次调用 add_text 函数，我们可以在面板上添加多个文本框，并且可以为每个文本框添加不同的标签，以便对不同类型的信息进行管理和分析。在监控和分析模型训练过程中，add_text 函数是一个非常有用的工具，可以帮助我们记录和跟踪模型的性能指标、损失函数的变化等信息。