记得之前对深度学习中得loss输出,经常自己会将输出流重新定向到一个文件中,

比如

python main.py  > & | tee log.txt

对于caffe这种c++框架而言,用输出流重定向的方法是比较妥的,但是这样输出会有一个问题,比如,出了文件中print特定格式得loss之外,

你进行debug的时候,想print一些东西,debug print的结果也print到了文件中,但是实际上你并不想要这种结果,或者有时候输出流重定向有一定得延迟,这个时候需要等一等才能看到输出的loss

对于python,实际上有更好的方法,那就是log模块。

关于log模块,这里只讲如何使用log模块同时输出想要print得信息到终端与保存要print得信息到文件中

 # -*-coding:utf-8-*-
# 设置格式
import logging def get_log(file_name):
logger = logging.getLogger('train') # 设定logger的名字
logger.setLevel(logging.INFO) # 设定logger得等级 ch = logging.StreamHandler() # 输出流的hander,用与设定logger的各种信息
ch.setLevel(logging.INFO) # 设定输出hander的level fh = logging.FileHandler(file_name, mode='a') # 文件流的hander,输出得文件名称,以及mode设置为覆盖模式
fh.setLevel(logging.INFO) # 设定文件hander得lever formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter) # 两个hander设置个是,输出得信息包括,时间,信息得等级,以及message
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh) # 将两个hander添加到我们声明的logger中去
logger.addHandler(ch)
return logger

在使用的时候,直接传入路径,

 logger = setting.get_log('log.txt')

然后就可以愉快的输出信息到到终端以及输出信息到文件中啦

比如,我原来打印loss可能需要这么写

 print("Epoch [%d/%d], Iter [%d/%d] Loss: %.4f" % (epoch + 1, 80, i + 1, 500, loss.data.item()))

现在打印loss可以这样写

 logger.info("Epoch [%d/%d], Iter [%d/%d] Loss: %.4f" % (epoch + 1, 80, i + 1, 500, loss.data.item()))

因为我们刚刚把两个hander给add到了我们声明得logger中,所以,上面一行代码可以同时输出信息到终端,同时也可以输出信息到文件中

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