如何配置torch.utils.tensorboard.SummaryWriter续写中断的tfevents文件

你要实现往已有events.out.tfevents文件追加scalar数据，仅需要配置log_dir参数即可，配置逻辑如下：

• 把log_dir参数的值设置为你现有events.out.tfevents文件所在的文件夹的完整路径
• 其余参数保持默认即可，不需要额外修改

注意：

1. 追加写入时，新写入scalar的global_step参数值建议接着之前已写入的最大step值顺延，避免同一个step下存在两个不同数值，导致后续TensorBoard加载数据异常
2. 不要设置自定义的filename_suffix参数，确保和已有事件文件的文件名后缀匹配，避免生成新文件

示例调用代码如下：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 替换为你自己的已有事件文件所在目录路径
log_path = "./runs/your_existing_log_dir"
writer = SummaryWriter(log_dir=log_path)

# 后续正常调用add_scalar方法即可
writer.add_scalar("your_scalar_tag", scalar_value=0.98, global_step=1000)
writer.close()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZixuanLing