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這篇文章將為大家詳細講解有關Python中寫入訓練日志文件并控制臺輸出的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
1. 背景
在深度學習的任務中,通常需要比較長時間的訓練,因此我們會選擇離開電腦。筆者在跟蹤模型表現,
觀察模型accuracy 以及 loss 的時候,比較傳統的方法是在控制臺print輸出或者直接使用tensorboard。
但如果是你需要遠程觀察模型表現,那一個時刻記錄的log 文件就非常重要。
(如果你希望不在實驗室,遠程通過訪問正在訓練網絡的服務器的Jupyter Notebook ,實時查看實驗進度。請參考——遠程連接服務器端Jupyter Notebook)
2. logging 函數
創建 .log 文件并將一些數據在控制臺輸出可以通過logging 函數實現。
廢話不多,直接貼代碼:一下函數可以在你想要保存日志文件的路徑——output_dir下生成一個.log 文件,文件名以年.月.日.時.分命名,以免重復。
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. 結果
保存后的日志文件差不多就是這樣:
關于“Python中寫入訓練日志文件并控制臺輸出的示例分析”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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