public string LogDir { get { return currDir; } } public ILogNet SystemLog { get { return GetLog("System"); } } public ILogNet TaskLog { get { return GetLog("Task"); } } public ILogNet DeviceLog { get { return GetLog("Device"); } } public ILogNet TibcoLog { get { return GetLog("Tibco"); } } private CLog() { string s = System.Reflection.Assembly.GetExecutingAssembly().Location; FileInfo finfo = new FileInfo(s); string currPath = finfo.DirectoryName; currDir = Path.Combine(currPath, "PMS", "Log"); DirectoryInfo dir = new DirectoryInfo(currDir); if (!dir.Exists) { dir.Create(); } }

这段代码是一个单例模式的CLog类，提供了一个记录日志的功能。LogDir是一个只读属性，返回当前日志文件目录的路径。SystemLog、TaskLog、DeviceLog和TibcoLog都是只读属性，分别返回ILogNet类型的System、Task、Device和Tibco的日志实例。ILogNet是一个接口，包含了写日志的方法。GetLog(string logName)方法用于获取指定名称的ILogNet实例，如果该实例不存在，则创建一个新的ILogNet实例并返回。在CLog的构造函数中，获取了程序集所在的路径，并创建了一个PMS\Log的子目录，用于存放日志文件。如果该目录不存在，则创建该目录。

相关问题

set logdir “log_r2n”

这是一个 tcl 脚本中的命令，用于设置一个名为 `logdir` 的变量，并将其设置为字符串 `"log_r2n"`。该命令的作用是在脚本中定义一个变量，以便在后续的命令中使用该变量来指定某些操作的执行路径或存储路径。

例如，在某些测试脚本中，可以使用 `logdir` 变量来指定测试日志文件的存储路径。在这种情况下，`set logdir "log_r2n"` 命令将设置 `logdir` 变量的值为 `"log_r2n"`，然后在后续的命令中，可以将 `logdir` 变量插入到日志文件名中，以便将日志文件保存在指定的路径下。

需要注意的是，tcl 脚本中的变量名不需要事先声明，可以在使用之前直接使用 `set` 命令来定义和设置变量。在 tcl 中，变量名以 `$` 符号开头，因此，在后续的命令中使用 `logdir` 变量时，应该将其写成 `$logdir` 的形式。例如：

set logdir "log_r2n"
set logfile "$logdir/test.log"

在上面的例子中，第二个命令使用 `$logdir` 变量来指定日志文件的存储路径，并将 `$logdir` 和 `"test.log"` 字符串连接起来，生成最终的日志文件名 `"log_r2n/test.log"`。

tensorboard_log

tensorboard_log是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。使用TensorBoard可以方便地查看模型的损失函数、精度、激活函数等信息，并可在训练过程中实时更新这些信息。

要使用tensorboard_log，可以按照以下步骤进行操作：
1. 在命令行中输入tensorboard --logdir=log并运行，其中log是保存日志文件的目录。
2. 在TensorFlow代码中，使用tensorboard_logger库进行配置和日志记录。例如，可以使用以下代码将步骤和对应的值记录到日志文件中：
from tensorboard_logger import configure, log_value
configure("runs/run-1234")
for step in range(1000):
v1, v2 = do_stuff()
log_value('v1', v1, step)
log_value('v2', v2, step)
注意，这里的"runs/run-1234"是保存日志文件的目录。

另外，也可以使用TensorFlow自带的tf.summary.FileWriter类来构建简单的TensorBoard日志输出。例如，可以使用以下代码将计算图和运行结果保存到日志文件中：
import tensorflow as tf
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform(, name="input2"))
output = tf.add_n([input1, input2], name="add")
writer = tf.summary.FileWriter("./log", tf.get_default_graph())
writer.close()