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Python 写入训练日志文件并控制台输出解析
脚本专栏 2024/11/16 佚名
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1. 背景

在深度学习的任务中，通常需要比较长时间的训练，因此我们会选择离开电脑。笔者在跟踪模型表现，

观察模型accuracy 以及 loss 的时候，比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard。

但如果是你需要远程观察模型表现，那一个时刻记录的log 文件就非常重要。

（如果你希望不在实验室，远程通过访问正在训练网络的服务器的Jupyter Notebook ，实时查看实验进度。请参考——远程连接服务器端Jupyter Notebook）

2. logging 函数

创建 .log 文件并将一些数据在控制台输出可以通过logging 函数实现。

废话不多，直接贴代码：一下函数可以在你想要保存日志文件的路径——output_dir下生成一个.log 文件，文件名以年.月.日.时.分命名，以免重复。

import logging
import time
import os
def log_creater(output_dir):
  if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)
  log_name = '{}.log'.format(time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M'))
  final_log_file = os.path.join(output_dir,log_name)
  # creat a log
  log = logging.getLogger('train_log')
  log.setLevel(logging.DEBUG)

  # FileHandler
  file = logging.FileHandler(final_log_file)
  file.setLevel(logging.DEBUG)

  # StreamHandler
  stream = logging.StreamHandler()
  stream.setLevel(logging.DEBUG)

  # Formatter
  formatter = logging.Formatter(
    '[%(asctime)s][line: %(lineno)d] ==> %(message)s')

  # setFormatter
  file.setFormatter(formatter)
  stream.setFormatter(formatter)

  # addHandler
  log.addHandler(file)
  log.addHandler(stream)

  log.info('creating {}'.format(final_log_file))
  return log

3. 结果

保存后的日志文件差不多就是这样：

Python 写入训练日志文件并控制台输出解析

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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