Python 写入训练日志文件并控制台输出解析

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:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python matplotlib 画图窗口显示到gui或者控制台的实例

    我们再用Jupyter-notebook,ipython-console,qtconsole的时候,有的时候画图希望不弹出窗口,直接画在console里,又得时候有希望弹出窗口,因为console里太小了 那么我们可以用下面的命令 %matplotlib inline 然后在控制台里画图就可以显示在控制台里 %matplotlib qt5 #备选参数: ['auto', 'gtk', 'gtk3', 'inline', 'nbagg', 'notebook', 'osx', 'qt', 'qt4

  • Python日志无延迟实时写入的示例

    我在用python生成日志时,发现无论怎么flush(),文件内容总是不能实时写入,导致程序意外中断时一无所获. 以下是查到的解决方案(亲测可行): open 函数中有一个bufferin的参数,默认是-1,如果设置为0是,就是无缓冲模式. 但是用二进制模式打开这个文件,并且把要写入的信息转换byte -like如下. with open("test.txt",'wb',buffering=0) as f: #wb是写模式加二进制模式 f.write(b"hello!&quo

  • Python同时向控制台和文件输出日志logging的方法

    本文实例讲述了Python同时向控制台和文件输出日志logging的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: python提供了非常方便的日志模块,可实现同时向控制台和文件输出日志的功能. #-*- coding:utf-8 -*- import logging # 配置日志信息 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s', datefmt

  • Python实现监控程序执行时间并将其写入日志的方法

    本文实例讲述了Python实现监控程序执行时间并将其写入日志的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- from time import time def logged(when): def log(f,*args,**kargs): print ''' called: functions:%s args: %r kargs: %r ''' % (f,args,kargs) def pre_logged(f)

  • python 通过logging写入日志到文件和控制台的实例

    如下所示: import logging # 创建一个logger logger = logging.getLogger('mylogger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建一个handler,用于写入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log') fh.setLevel(logging.DEBUG) # 再创建一个handler,用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() ch.set

  • python 信息同时输出到控制台与文件的实例讲解

    python编程中,往往需要将结果用print等输出,如果希望输出既可以显示到IDE的屏幕上,也能存到文件中(如txt)中,该怎么办呢? 方法1 可通过日志logging模块输出信息到文件或屏幕.但可能要设置log的level或输出端,对于同时需要记录debug error等信息的较为合适,官方教程推荐学习用更规范的logger来操作. 例如,可参考来自官网的这段代码. import logging logging.basicConfig(filename='log_examp.log',lev

  • Python 写入训练日志文件并控制台输出解析

    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

  • 基于python实现cdn日志文件导入mysql进行分析

    目录 一.本文需求背景 二.需求落地如下 三.自定义查询 一.本文需求背景 周六日出现CDN大量请求,现需要分析其请求频次与来源,查询是否存在被攻击问题. 本文以阿里云CDN日志作为辅助查询数据,其它云平台大同小异. 系统提供的离线日志如下所示: 二.需求落地如下 日志实例如下所示: [9/Jun/2015:01:58:09 +0800] 10.10.10.10 - 1542 "-" "GET http://www.aliyun.com/index.html" 20

  • python处理大日志文件

    本文实例为大家分享了python处理大日志文件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # coding=utf-8 import sys import time class Tail(): def __init__(self,file_name,callback=sys.stdout.write): self.file_name = file_name self.callback = callback def follow(self,n=10): try: # 打开文件 with open(sel

  • python 实时遍历日志文件

    open 遍历一个大日志文件 使用 readlines() 还是 readline() ? 总体上 readlines() 不慢于python 一次次调用 readline(),因为前者的循环在C语言层面,而使用readline() 的循环是在Python语言层面. 但是 readlines() 会一次性把全部数据读到内存中,内存占用率会过高,readline() 每次只读一行,对于读取 大文件, 需要做出取舍. 如果不需要使用 seek() 定位偏移, for line in open('fi

  • SpringBoot 日志的配置及输出应用教程

    目录 默认配置 日志级别 输出格式 修改默认日志配置 自定义日志配置 普通日志配置文件 带有 spring 标识的日志配置文件 默认配置 Spring Boot 默认使用 SLF4J+Logback 记录日志,并提供了默认配置,即使我们不进行任何额外配,也可以使用 SLF4J+Logback 进行日志输出. 常见的日志配置包括日志级别.日志的输入出格式等内容. 日志级别 日志的输出都是分级别的,当一条日志信息的级别大于或等于配置文件的级别时,就对这条日志进行记录. 常见的日志级别如下(优先级依次

  • MySQL中二进制与重做日志文件的基本概念学习教程

    二进制日志 二进制日志记录了所有对数据库执行更改的操作,二进制主要有以下两种作用: 1.恢复(recovery)2.复制(replication) 二进制日志的启动:配置参数log-bin[=name],如果不指定name,则默认二进制日志文件名为主机名,后缀名为二级制日志的序列号,所在路径为数据库所在目录. 以index为后缀的文件为二进制日志的索引文件,用来存储过往生产的二进制日志. 和二进制日志相关的参数: max_binlog_size.binlog_cache_size.sync_bi

  • 详解Oracle控制文件及日志文件的管理问题

    目录 一.控制文件的管理 1.控制文件的概述 2.控制文件的创建 1.控制文件的重新建立 3.控制文件的备份 1.将控制文件备份为二进制文件 2.将控制文件备份为文本文件 4.控制文件的恢复 5.添加多路复用的控制文件 二.重做日志文件的管理 1.重做日志文件概述 2.查询重做日志文件信息 3.重做日志文件组及成员的创建 4.重做日志文件组及成员的删除 5.修改重做日志文件的名称或位置 三.归档日志文件的管理 1.归档日志文件概述 2.归档日志信息的查询 3.归档模式的设置 四.总结 一.控制文

  • Python loguru日志库之高效输出控制台日志和日志记录

    1安装loguru loguru的PyPI地址为:https://pypi.org/project/loguru/ GitHub仓库地址为:https://github.com/Delgan/loguru 我们可以直接使用pip命令对其进行安装 pip install loguru 或者下载其源码,使用Python命令进行安装. |2loguru简单使用 from loguru import logger logger.info("中文loguru") logger.debug(&qu

  • 使用Python将Exception异常错误堆栈信息写入日志文件

    假设需要把发生异常错误的信息写入到log.txt日志文件中去: import traceback import logging logging.basicConfig(filename='log.txt', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') try: raise Exception('发生异常错误信息') except: #方案一,自己定义一个文件,自己把错误堆栈信息写入文件. #er

随机推荐