这篇文章将为大家详细讲解有关Python中写入训练日志文件并控制台输出的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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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：

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