python中logger.log
时间: 2023-09-23 17:08:37 浏览: 39
在Python中,logger.log()是用于将日志记录到指定的级别的方法。它可以通过指定级别参数来指定要记录的日志级别。例如,logger.log(logging.INFO, "This is an info log")将会将一条INFO级别的日志记录到日志中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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:
```python
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。