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。

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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(xiàn)，

觀察模型accuracy 以及 loss 的時候，比較傳統(tǒng)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(xiàn)，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(wǎng)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(shù)

創(chuàng)建 .log 文件并將一些數(shù)據(jù)在控制臺輸出可以通過logging 函數(shù)實現(xiàn)。

廢話不多，直接貼代碼：一下函數(shù)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(jié)果

保存后的日志文件差不多就是這樣：

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