logger = logging.getLogger(__name__)

As an AI language model, I don't have a name, so I don't need to use logging. But in general, getLogger(__name__) is a Python logging method that returns a logger object with the specified name. The name parameter is typically set to __name__, which is the module name. This allows the logger to be uniquely identified and enables logging messages to be filtered by module. The logger object can then be used to log messages using the various logging methods such as debug(), info(), warning(), error(), and critical().

相关问题

代码解释：logger = logging.getLogger(__name__)

这段代码用于创建Python中的日志记录器对象，用于在代码中输出日志信息。具体说明如下：

1. getLogger函数：用于创建一个新的日志记录器对象，该对象可以用于在代码中输出日志信息。
2. 参数__name__：表示当前模块的名称，可以用于标识日志记录器对象所属的模块。

在深度学习中，日志信息可以帮助我们更好地了解模型的训练过程和调试结果，有助于我们更快地发现问题并进行修复。通过创建日志记录器对象，我们可以更方便地输出日志信息，以便于进行调试和错误排查。

解释代码：logger = logging.getLogger(__name__)

这行代码是在Python中使用logging模块创建一个Logger对象，该对象将被用于记录日志消息。 getLogger()方法返回一个Logger对象，它接受一个参数__name__，这个参数通常是当前模块的名称，可以用来标识日志记录器的名称。 这个日志记录器对象可以通过调用不同的方法（如：info()、warning()、error()、critical()）来记录不同级别的日志消息。