最近在开源大模型测试社区中，我们尝试了一个新的可视化展示方案来追踪模型性能表现。在实际操作过程中，发现了一些值得记录的问题。
问题描述： 在使用TensorBoard进行模型训练过程中的指标可视化时，发现某些关键指标（如loss、accuracy）显示异常，初步排查是由于数据格式不一致导致的。具体来说，在将训练日志写入事件文件时，部分数值被错误地转换为了字符串类型。
复现步骤：
- 准备训练脚本，使用如下代码片段记录指标：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/experiment_1')
for epoch in range(10):
loss = float(train_loss()) # 注意这里返回的是字符串
writer.add_scalar('Loss', loss, epoch)
- 启动TensorBoard：
tensorboard --logdir=runs - 打开浏览器访问http://localhost:6006
解决方案： 确保所有写入的数值都转换为浮点数类型，修改后的代码应为：
writer.add_scalar('Loss', float(loss), epoch)
这个小坑提醒我们，在进行自动化测试和可视化展示时，数据类型的严格校验是必不可少的。建议大家在测试环境中使用数据类型检查工具，避免此类问题影响测试结果的准确性。
扩展思考： 是否可以将这种数据类型验证集成到我们的自动化测试流程中？这将是一个值得探索的方向。
讨论