TensorBoard原本是Tensorflow的可视化工具，而目前在TensorboardX工具加持下，很多深度学习框架都可以使用TensorBoard进行可视化，手动安装。
安装方法
pip install tensorboardX
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterSummaryWriter类与Tensorboard的基本使用
- Summary是最常用的类
- 在真实的生产环境中，大规模深度学习模型是部署在服务器运行的，所以通常不能够一边输入数据一边绘图观测结果，我们只能将需要记录的关键结果记录下来并保存在某个文件里，然后在本地或者服务器上开启某项服务读取该文件保存的信息。
使用SummaryWriter进行记录并读取结果的一般过程如下
add_scalar进行数据记录
记录每一组标量，在实际记录过程中，通过迭代的方式逐个增加。
param:
- 代表该组记录的名称（生成图像的名称）
- 代表y值
- 代表x值
完成记录后，即可读取文件查看记录结果。除此之外还有add_graph方法用于记录深度学习建模流程。**
启动服务读取文件
cmd中读取
tensorboard --logdir="test"安装过程
运行显示如上ModuleNotFoundError:No module named 'tensorboard' 问题，原因是由于TensorboardX组件没有装好。运行一下代码，会自动安装pygame包。
pip install tb-nightly安装完成之后顺利打开
