项目场景：

将预处理后的txt文件转化成tensorboard数据

问题描述

预处理后的txt文件数据如下所示：

Epoch 0 100 Batch 0 2 D loss 0.56281 G loss 0.56789
Epoch 0 100 Batch 1 2 D loss 0.56281 G loss 0.56789
Epoch 1 100 Batch 0 2 D loss 0.56281 G loss 0.56789
Epoch 1 100 Batch 1 2 D loss 0.56281 G loss 0.56789
。。。。。。

解决方案：

运用如下代码，读取txt文件数据，生成tensorboard数据

注：具体却txt数据预处理分割后的哪一列按数据分布自主选择

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfile = open('input.txt')  # 打开文档
data = file.readlines()  # 读取文档数据
epoch = []      # 新建列表，用于保存epoch数据
d_loss = []     # 新建列表，用于保存d_loss数据
g_loss = []     # 新建列表，用于保存g_loss数据for num in data:# split用于将每一行数据用逗号分割成多个对象# 取分割后的第1列，转换成float格式后添加到epoch列表中epoch.append(float(num.split(' ')[1]))# 取分割后的第8列，转换成float格式后添加到d_loss列表中d_loss.append(float(num.split(' ')[8]))# 取分割后的第11列，转换成float格式后添加到g_loss列表中g_loss.append(float(num.split(' ')[11]))writer = SummaryWriter('runs/dispersed_example')
for n in range(len(epoch)):print(n,d_loss[n],g_loss[n])writer.add_scalars("runs/integration_example", {'D Loss': d_loss[n],'G Loss': g_loss[n]},global_step=n)

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