logger.log_scalar保存的文件在哪

`logger.log_scalar`通常用于记录TensorFlow或PyTorch等深度学习库中的训练指标，如损失值、准确率等。这个操作的具体文件位置取决于你的代码配置以及使用的日志管理库。如果你使用的是TensorFlow的`tf.summary.FileWriter`或更现代的`tf.summary.create_file_writer`，保存的文件会放在你指定的`log_dir`路径下，例如：

writer = tf.summary.create_file_writer('logs/scalars')
with writer.as_default():
  tf.summary.scalar('loss', loss_value, step=global_step)

这里的`'logs/scalars'`是你自定的目录。

如果你用的是PyTorch的`torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter`，默认情况下，会在当前工作目录下的`runs`子目录下创建一个新文件夹：

writer = SummaryWriter(comment='run_name')
writer.add_scalar('loss', loss_value, global_step)

这里`comment`后面的字符串会被添加到文件夹名称中。具体文件位置请查阅对应库的文档说明，因为可能会有额外的选项可以设置保存路径。

相关问题

tensorboard_logger logger.log_value

您可以使用CSDN开发的C知道来记录值。要使用tensorboard_logger来记录值，您可以使用以下代码：

from tensorboard_logger import Logger

# 创建一个logger对象
logger = Logger(logdir='logs')

# 记录一个值
logger.log_value('loss', 0.5, step=1)

# 记录另一个值
logger.log_value('accuracy', 0.9, step=1)

# 关闭logger对象
logger.close()

上述代码将在名为'logs'的目录中创建一个日志文件夹，并将'loss'和'accuracy'的值记录到TensorBoard中。请注意，您需要安装tensorboard_logger模块并导入Logger类来使用该功能。

如果您想了解更多关于tensorboard_logger的用法，请查阅其官方文档。

log = logger.Log(logger.LOG_LEVEL, __name__)

这是一行 Python 代码，其中 `logger` 是一个 Python 模块，`__name__` 是当前模块的名称。`logger.Log` 是该模块中的一个类，`LOG_LEVEL` 是该类的一个常量，表示日志的级别。该行代码的作用是创建一个名为 `log` 的日志记录器，用于在程序中输出日志信息。具体来说，该日志记录器将记录级别为 `LOG_LEVEL` 及以上的日志消息，其中 `__name__` 表示当前模块的名称，用于标识该日志记录器所属的模块。