logging模块的使用

最新推荐文章于 2025-02-11 00:30:35 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/LLgloria/p/10061947.html

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#python

tutorial（YouTube视频）：https://www.youtube.com/watch?v=g8nQ90Hk328&t=5s

更detail：Python之日志处理（logging模块） https://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html

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Python常用模块之 logging：日志模块

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通过本文的详细解析，您应该能够更好地理解和应用大模型训练中的关键参数，优化训练流程，提升模型性能。希望这些内容对您有所帮助！通过以上优化，博客内容更加清晰易懂，帮助读者更好地理解和应用这些关键参数，优化大模型的训练过程。

python日志logging模块使用方法分析

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Python logging模块使用

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你可以根据需要对日志记录器进行更复杂的配置，例如指定日志文件的位置、设置不同级别的日志输出、添加处理程序等。通常在应用程序的启动代码中进行配置，以指定日志记录的格式、级别和目标（文件、控制台等）。模块的基本用法，还有更多高级功能可以探索，如自定义格式、过滤器、处理程序等。这将配置日志记录器以记录所有级别的日志，包括日期时间、日志级别和消息。模块，你可以更有效地管理和调试Python应用程序中的日志信息。的文件中，并且仅记录INFO级别以上的日志。在应用程序中的需要记录日志的地方，使用。

Python中logging模块的使用

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程序开发过程中，很多程序都有记录日志的需求，并且日志包含的信息有正常的程序访问日志还可能有错误、警告等信息输出，Python 的 logging 模块提供了标准的日志接口，可以通过它存储各种格式的日志,日志记录提供了一组便利功能，用于简单的日志记录用法。当指定一个日志级别之后，会记录大于或等于这个日志级别的日志信息，小于的将会被丢弃，默认情况下日志打印只显示大于等于 WARNING 级别的日志。通过 logging.basicConfig() 可以设置 root 的日志级别，和日志输出格式。

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weixin_40982849的博客

11-03

2814

前提要确保自己的conda虚拟环境中已经安装了TensorBoard包，如果没有请在终端自行install。 1.定义TrainingArguments 通过logging_dir参数制定logging日志输出的位置，logging_steps表示logging记录的步长。 training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # output directory num_train_epochs=50,

飞桨自然语言处理框架 paddlenlp的 trainer

weixin_41046245的博客

02-06

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类是 PaddleNLP 中用于定义与训练循环相关的命令行参数的子集。这些参数用于配置训练过程的各种方面，例如输出目录、训练和评估的批处理大小、学习率、训练周期数等。类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与PaddleNLP一起使用。飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP中的。类简化了训练过程，提供了自动的批处理、模型保存、日志记录等特性。参数，以便在命令行上指定。，可以将这个类转换为。

必备logging初始配置

M_Power2的博客

10-27

275

import logging import sys logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) rf_handler = logging.StreamHandler(sys.stderr) rf_handler.setLevel(logging.DEBUG) rf_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s %(mess

python logging模块

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07-12

559

参考： python中logging模块上篇 Python Logging 模块完全解读 django日志logging的配置以及处理一、简介 1、简介 Python 中的 logging 模块可以让你跟踪代码运行时的事件，当程序崩溃时可以查看日志并且发现是什么引发了错误。Log 信息有内置的层级——调试（debugging）、信息（informational）、警告（warnings）、错误（error）和严重错误（critical）。你也可以在 logging 中包含 traceback 信息。不管是

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本次主要对分类模型加入数据增强、数据蒸馏，已经对性能指标进行细化，不只是ACC，个人比较关注F1情况，并作为保存模型依据。

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logging模块使用样例

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logging模块是Python中用于记录日志的标准库。下面是一个使用logging模块的基本场景使用实例\[1\]： ```python import logging # 配置日志输出的格式 logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO) # 创建一个logger对象 logger = logging.getLogger(__name__) # 输出不同级别的日志 logger.debug('This is a debug message') logger.info('This is an info message') logger.warning('This is a warning message') logger.error('This is an error message') logger.critical('This is a critical message') ``` 在上面的例子中，我们首先通过`basicConfig`函数配置了日志输出的格式和级别。然后，我们创建了一个名为`__name__`的logger对象，这样做的好处是可以在日志中明确显示消息来自哪个模块\[2\]。接下来，我们使用不同级别的方法来输出日志信息。除了上述基本用法，还可以通过配置文件或使用`logging.config`模块来配置日志\[3\]。通过配置文件可以更灵活地配置不同模块的日志输出。在实际开发中，可以先编写好一个配置文件，然后在主函数中通过`fileConfig`加载配置文件。然后，在不同的模块中可以使用根logger的子logger来进行日志记录，而不需要反复定义和配置各个模块的logger。希望以上内容对您有帮助。如果需要更详细和灵活的使用方法，请参考官方帮助文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/logging.html。 #### 引用[.reference_title] - *1* [[ Python入门教程 ] Python中日志记录模块logging使用实例](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32687283/article/details/113652063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [logging模块详细使用](https://blog.youkuaiyun.com/lucylily11/article/details/116050564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]