cfg.EncoderConfig.EncodeConsole = zapcore.SingleLineConsoleEncoder
时间: 2024-02-25 18:52:24 浏览: 19
`cfg.EncoderConfig.EncodeConsole = zapcore.SingleLineConsoleEncoder` 是将日志编码为单行格式的编码器。
具体来说,`zapcore.SingleLineConsoleEncoder` 将日志编码为一个单行的字符串,格式为:
```
[时间] [级别] [调用者信息] 消息
```
例如:
```
2022-08-15T15:04:05.000+0800 INFO log_test.go:15: this is a test
```
其中,时间的格式由 `EncodeTime` 控制,级别的格式由 `EncodeLevel` 控制,调用者信息的格式由 `EncodeCaller` 控制,消息则是日志输出的内容。
使用单行格式的编码器可以减少日志的占用空间,方便查看和分析。不过需要注意的是,单行格式的日志可能会比较难以阅读,特别是当日志内容比较长时。
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output_dir = cfg.OUTPUT_DIR lr = cfg.SOLVER.BASE_LR wd = cfg.SOLVER.WEIGHT_DECAY output_folder = os.path.join( cfg.DATA.NAME, cfg.DATA.FEATURE, f"lr{lr}_wd{wd}")
这段代码的作用是用来设置输出目录、学习率和权重衰减系数,并创建一个输出文件夹。
`output_dir` 表示输出目录,`cfg.OUTPUT_DIR` 是在配置文件中指定的输出目录路径。
`lr` 表示学习率,`cfg.SOLVER.BASE_LR` 是在配置文件中指定的基础学习率。
`wd` 表示权重衰减系数,`cfg.SOLVER.WEIGHT_DECAY` 是在配置文件中指定的权重衰减系数。
`output_folder` 是一个字符串,表示输出文件夹的名称,包括数据集名称、特征名称、学习率和权重衰减系数。`os.path.join()` 函数用于将多个路径组合成一个完整的路径。
最后,代码会根据输出目录和输出文件夹名称创建一个新的输出文件夹。
if summary_writer and step % cfg.log_interval == 0: summary_writer.add_scalar('loss_train', train_loss, step)
这段代码用于将训练损失 `train_loss` 定期写入摘要(summary)文件中,以便进行可视化和记录训练过程。
首先,条件 `summary_writer and step % cfg.log_interval == 0` 用于判断是否满足写入摘要的条件。`summary_writer` 是一个摘要写入器对象,用于将摘要数据写入文件。`step % cfg.log_interval == 0` 表示当前步数 `step` 是否是日志间隔 `cfg.log_interval` 的倍数。
如果满足条件,则调用 `summary_writer.add_scalar()` 方法将训练损失写入摘要文件。这个方法用于向摘要文件添加一个标量(scalar)值,其中 `'loss_train'` 是标量的名称,`train_loss` 是要写入的具体数值,`step` 是当前的步数。
通过定期写入训练损失到摘要文件中,可以在训练过程中实时监测和记录损失值的变化,以便后续分析和优化模型。