Python 写入训练日志文件并控制台输出解析

在进行深度学习模型训练时，我们往往需要关注模型的准确率（accuracy）和损失（loss）等性能指标。这些指标通常需要长时间的训练过程，尤其当训练过程需要离线进行时，传统的监控手段如控制台输出或使用TensorBoard这类可视化工具就有局限性。在这种情况下，日志文件的使用变得尤为重要，尤其是在远程监控模型训练状态时。 Python语言中的logging模块是标准库的一部分，它提供了一套灵活的日志记录系统。通过使用logging模块，可以轻松地将日志信息记录到文件中，并且同时在控制台输出。以下是一段示例代码，它定义了一个日志创建函数`log_creater`，这个函数会在指定目录`output_dir`下创建一个以当前时间为名的.log文件，避免了文件名的重复。在代码中，首先导入了必要的模块，包括`logging`、`time`和`os`。 接下来，该函数会检查输出目录`output_dir`是否存在，如果不存在则创建该目录。接着使用`time.strftime`获取当前的时间，并格式化为字符串。使用`os.path.join`函数将目录和时间字符串连接起来，形成日志文件的完整路径。之后，创建logger实例，并设置日志级别为DEBUG级别，这样可以记录下所有DEBUG及以上级别的日志信息。 在设置完logger之后，通过`FileHandler`创建一个文件处理器，用于将日志信息写入之前创建的.log文件，并设置文件处理器的日志级别也是DEBUG。同样，`StreamHandler`创建了一个流处理器，用于将日志信息输出到控制台，并设置流处理器的日志级别为DEBUG。流处理器和文件处理器都需要设置日志格式化器，这里定义的日志格式包括了时间戳和行号信息。 通过`addHandler`方法将文件处理器和流处理器添加到logger实例上。然后使用`***`输出一条日志信息，表明正在创建的日志文件的路径，并返回logger实例。 生成的日志文件内容将按照指定的格式进行记录，每一行都包含了时间戳、文件行号以及具体的日志信息，这样可以方便地追踪日志信息的来源。 该功能的实现对于需要长时间离线训练深度学习模型的开发者而言具有很高的实用价值。它们不仅可以帮助开发者在离开电脑后依然能够监控到模型的训练情况，还可以通过远程连接服务器端的Jupyter Notebook实时查看实验进度。 值得一提的是，如果需要查看日志文件中的内容，开发者可以通过任何文本编辑器打开生成的.log文件，或者使用Python编程读取文件内容进行进一步的分析和处理。此外，为了确保日志信息的准确性和完整性，建议在不同的训练阶段和关键时刻记录关键信息，以获取更详尽的训练过程记录。 Python的logging模块提供了一种方便、高效的方式记录和监控模型训练过程。通过合理配置日志级别和格式化器，可以灵活地控制日志信息的输出，从而在离线或远程监控时对模型的训练状态有一个清晰的把握。