如何在Torch Tensorboard嵌入中添加多个元数据？

在Torch Tensorboard中添加多个元数据，可以通过以下步骤完成：

导入必要的库和模块：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

创建一个SummaryWriter对象：

writer = SummaryWriter()

定义你的模型和数据集，并训练模型。
在训练过程中，通过add_scalar方法将每个元数据添加到Tensorboard中：

writer.add_scalar('metadata/loss', loss.item(), global_step)
writer.add_scalar('metadata/accuracy', accuracy.item(), global_step)

其中，'metadata/loss'和'metadata/accuracy'是两个元数据的标识符，可以根据需要进行命名。

将其他类型的元数据添加到Tensorboard中，例如图像、音频或视频，可以使用add_image、add_audio或add_video方法。例如，添加图像元数据：

writer.add_image('metadata/image', image_tensor, global_step)

其中，'metadata/image'是图像元数据的标识符，image_tensor是图像的张量表示。

在训练结束后，关闭SummaryWriter对象：

writer.close()

通过上述步骤，你可以在Torch Tensorboard中添加多个元数据。这些元数据可以是标量（如损失和准确率），也可以是其他类型的数据（如图像、音频或视频）。Tensorboard提供了丰富的可视化功能，帮助你更好地理解和分析模型训练过程中的各种指标和数据。

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注意：本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等云计算品牌商，仅围绕问题内容给出答案。