Python PyTorch SummaryWriter.add_custom_scalars用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter.add_custom_scalars 的用法。

用法:

add_custom_scalars(layout)

参数：

layout(dict) -{分类名称：图表}， 在哪里图表也是字典 {chartName:ListOfProperties}。中的第一个元素ListOfProperties是图表的类型(其中之一多行或者利润) 并且第二个元素应该是一个列表，其中包含您在add_scalar 函数中使用的标签，这些标签将被收集到新图表中。

通过收集‘scalars’中的图表标签来创建特殊图表。请注意，每个SummaryWriter() 对象只能调用一次此函数。因为它只向 tensorboard 提供元数据，所以可以在训练循环之前或之后调用该函数。

例子：

layout = {'Taiwan':{'twse':['Multiline',['twse/0050', 'twse/2330']]},
             'USA':{ 'dow':['Margin',   ['dow/aaa', 'dow/bbb', 'dow/ccc']],
                  'nasdaq':['Margin',   ['nasdaq/aaa', 'nasdaq/bbb', 'nasdaq/ccc']]}}

writer.add_custom_scalars(layout)