ML-Logger 项目使用教程

最新推荐文章于 2025-06-05 00:15:44 发布

谭妲茹

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ML-Logger 项目使用教程

ml_logger A logger, server and visualization dashboard for ML projects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml_logger

1. 项目目录结构及介绍

ML-Logger 项目的目录结构如下：

ml_logger/
├── docs/
├── figures/
├── ml_logger/
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py
│   └── ...
├── ml_logger_tests/
├── notes/
├── old_readmes/
├── scratch/
├── .gitignore
├── .graphqlconfig
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE.md
├── Makefile
├── README.md
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
├── readthedocs.yml
├── requirements-dev.txt
├── requirements.txt
└── yarn.lock

目录结构介绍

docs/: 存放项目的文档文件。
figures/: 存放项目中使用的图片文件。
ml_logger/: 项目的主要代码目录，包含日志记录和可视化功能的核心代码。
ml_logger_tests/: 存放项目的测试代码。
notes/: 存放项目的笔记文件。
old_readmes/: 存放旧版本的 README 文件。
scratch/: 存放项目的临时文件。
.gitignore: Git 忽略文件配置。
.graphqlconfig: GraphQL 配置文件。
CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
LICENSE.md: 项目许可证文件。
Makefile: 项目构建文件。
README.md: 项目介绍文件。
poetry.lock: Poetry 依赖锁定文件。
pyproject.toml: Poetry 项目配置文件。
readthedocs.yml: ReadTheDocs 配置文件。
requirements-dev.txt: 开发依赖文件。
requirements.txt: 项目依赖文件。
yarn.lock: Yarn 依赖锁定文件。

2. 项目启动文件介绍

ML-Logger 项目的启动文件是 ml_logger/logger.py。该文件包含了日志记录和可视化的核心功能。

主要功能

日志记录: 支持本地和远程日志记录，使用相同的 API 和零配置。
可视化: 支持从远程服务器本地可视化 matplotlib 和 pyplot 图形。
高性能: 远程写入是异步的，不会减慢训练速度。

使用示例

from ml_logger import logger

logger.log(metrics={'some_val/smooth': 10, 'status': "step (0)"}, reward=20, timestep=0)
logger.flush()

3. 项目配置文件介绍

ML-Logger 项目的配置文件主要包括 pyproject.toml 和 requirements.txt。

`pyproject.toml`

该文件是 Poetry 项目的配置文件，包含了项目的元数据、依赖项和其他配置信息。

[tool.poetry]
name = "ml_logger"
version = "0.1.0"
description = "A logger server and visualization dashboard for ML projects"
authors = ["Your Name <your.email@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.7"
matplotlib = "^3.3.3"
...

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.1"
...