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fitlog包是用于自动版本管理和自动日志记录的Python包，是fastNLP团队开发的。
fitlog 中文文档 — fitlog 文档

他们团队的文档写的真的不行，崩溃，FastNLP也很难用，fitlog也很难用，中文读起来比transformers和wandb的英文很难懂。

最近更新时间：2023.4.23
最早更新时间：2023.4.23

1. 安装

直接：pip install fitlog

2. 快速上手

fitlog init example

输出：

会在当前目录下创建example文件夹。其中，logs 文件夹是 fitlog 默认存放日志的文件夹；main.py 是训练程序的入口文件。

将main.py修改为训练代码：

import fitlog
import random
import argparse

# 从命令行传入参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--demo', type=int, default=2)

# fitlog.commit(__file__)             # 自动 commit 你的代码
fitlog.set_log_dir("logs/")         # 设定日志存储的目录

args = parser.parse_args()
fitlog.add_hyper(args)  # 通过这种方式记录ArgumentParser的参数
fitlog.add_hyper_in_file(__file__)  # 记录本文件中写死的超参数

######hyper
rand_seed = 123
######hyper

random.seed(rand_seed)
best_acc, best_step, step = 0, 0, 0

for i in range(200):
    step += 1
    if step % 20 == 0:
        loss = random.random()
        acc = random.random()
        fitlog.add_loss(loss,name="Loss",step=step)
        fitlog.add_metric({"dev":{"Acc":acc}}, step=step)
        if acc>best_acc:
            best_acc = acc
            fitlog.add_best_metric({"dev":{"Acc":best_acc}})
            # 当dev取得更好的performance就在test上evaluate一下
            test_acc = random.random()
            fitlog.add_best_metric({"test":{"Acc":test_acc}})
fitlog.finish()                     # finish the logging

把工作目录切换到example文件夹下，更换代码中的rand_seed为124/123，分别运行一次，然后用fitlog log logs命令行打开网页（我用的是VSCode，所以这个IP地址是自动映射到本地的）：

trend:

folder:

3. API

1. add_loss