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：
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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