我是指，在训练深度学习网络过程中，我在终端会输出很多信息，我想将这些信息保存为log文件

明白了，你可以在训练代码中使用Python的logging模块来将训练过程中的信息保存到log文件中。具体步骤如下：

1.导入logging模块：

import logging

2.配置logging模块：

logging.basicConfig(filename='training.log', level=logging.INFO)

其中，`filename`参数指定log文件名，`level`参数指定log级别，这里设置为INFO级别，表示只记录INFO级别及以上的信息。

3.在训练代码中使用`logging.info()`方法记录训练信息：

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码
    loss = ...
    accuracy = ...
    logging.info('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, num_epochs, loss, accuracy))

以上代码会将每个epoch的loss和accuracy信息记录到log文件中。

注意：如果你的训练代码是多进程或多线程的，那么需要使用`multiprocessing`或`threading`模块来避免多个进程或线程同时写入log文件导致的冲突问题。