PyTorch TensorBoard 写入频率

Question

我正在尝试使用火炬 (torch.utils.tensorboard) 将我的训练和验证损失写入张量板，它看起来最多只能写入 1000 个数据点，无论实际迭代次数是多少。 例如，运行以下代码，

writer1 = SummaryWriter('runs/1')
writer2 = SummaryWriter('runs/2')

for i in range(2000):
    writer1.add_scalar('tag', 1, i)

for i in range(20000):
    writer2.add_scalar('tag', 1, i)

在检查和下载 csv 时，两者都精确地产生 1000 个点，即使在 tensorboard 仪表板上，第一个点从第 5 步和第 18 步开始并递增，以便总步数为 1000，而不是 2,000 和 20,000。

我不知道这是 tensorboard 的默认行为还是 PyTorch 的决定，但无论哪种方式，有没有办法编写每一步？

Answer 1

其实我在这里找到了答案。 因此，SummaryWriter 在每个时期都进行保存，但要加载所有内容，必须以--samples_per_plugin scalars=0标志启动--samples_per_plugin scalars=0 。 0 告诉 tensorboard 加载所有点，而 100 表示总共 100 个点，例如

总结一下，我用命令tensorboard --logdir=logs --samples_per_plugin scalars=0启动了tensorboard