PyTorch TensorBoard写入频率

Question

我正在尝试使用割炬（torch.utils.tensorboard）将我的训练和验证损失写到张量板上，无论实际的迭代次数是多少，它看起来最多只能写入1000个数据点。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，甚至在张量板仪表板上，它们都准确地产生了1000个点，最初的点从第5步和第18步开始并递增，使得步骤的总数为1000，而不是2,000和20,000。

我不知道这是张量板的默认行为还是PyTorch的决定，但是无论哪种方式，有没有办法写出每一步？

我正在尝试使用割炬（torch.utils.tensorboard）将训练和验证损失写入张量板，无论实际数量多少，它看起来最多只能写入1000个数据点。]] >

实际上我找到了答案here。因此，SummaryWriter会在每个时期保存，但要加载所有内容，必须使用标志--samples_per_plugin scalars=0启动张量板。 0告诉tensorboard加载所有点，例如100意味着总共100个点]

总而言之，我使用命令tensorboard --logdir=logs --samples_per_plugin scalars=0启动了张量板>

Answer 1

实际上我找到了答案here。因此，SummaryWriter会在每个时期保存，但要加载所有内容，必须使用标志--samples_per_plugin scalars=0启动张量板。 0告诉tensorboard加载所有点，例如100意味着总共100个点]