【Python高阶编程】如何模拟生成训练日志并记录到文件

Python综合练习：生成训练日志

任务描述

在机器学习模型训练过程中，我们经常会记录模型的训练日志，包括accuracy（准确率）和loss（损失）。这个综合练习的目标是编写一段Python代码，模拟生成accuracy逐步上升、loss逐步下降的训练日志，并将这些日志信息记录到一个名为 training_log.txt 的文件中。通过这个练习，你将学会如何生成模拟数据、操作文件、记录日志信息，以及理解准确率和损失值的含义和作用。

具体任务

初始化日志文件：创建或清空 training_log.txt 文件。
模拟训练过程：
- 生成多轮训练数据，每一轮包括accuracy和loss。
- accuracy应逐步上升，接近1.0。
- loss应逐步下降，接近0.0。
记录日志：将每一轮训练的日志信息按指定格式写入 training_log.txt 文件。

详细步骤

初始化日志文件：
- 使用Python的文件操作函数创建或清空 training_log.txt 文件。
模拟训练过程：
- 定义训练轮数，例如100轮。
- 初始化accuracy和loss的起始值。
- 使用循环模拟每一轮训练，根据一定规则更新accuracy和loss的值。
- 确保accuracy逐步上升，loss逐步下降。
记录日志：
- 每轮训练后，将训练轮数、accuracy和loss记录到日志文件中。
- 日志格式为：Epoch: {epoch}, Accuracy: {accuracy:.4f}, Loss: {loss:.4f}

参考代码

import random

def simulate_training_log(file_name, epochs=100):
    # 初始化日志文件
    with open(file_name, 'w') as log_file:
        log_file.write("Training Log\n")
        log_file.write("============\n")

    # 初始化accuracy和loss
    accuracy = 0.5
    loss = 1.0

    # 模拟训练过程
    with open(file_name, 'a') as log_file:
        for epoch in range(1, epochs + 1):
            # 模拟accuracy逐步上升
            accuracy += random.uniform(0.001, 0.01)
            if accuracy > 1.0:
                accuracy = 1.0

            # 模拟loss逐步下降
            loss -= random.uniform(0.01, 0.05)
            if loss < 0.0:
                loss = 0.0

            # 记录日志
            log_file.write(f"Epoch: {epoch}, Accuracy: {accuracy:.4f}, Loss: {loss:.4f}\n")

# 调用函数生成训练日志
simulate_training_log('training_log.txt')

代码详解

导入模块：
- 由于本示例中不涉及复杂的随机生成，直接使用基础的random模块即可。
定义函数simulate_training_log：
- 参数说明：
  - epochs：训练周期数
  - initial_accuracy：初始准确率
  - initial_loss：初始损失值
  - accuracy_step：准确率步长
  - loss_step：损失值步长
  - log_file：日志文件名
打开日志文件：
- 使用with open(log_file, 'w') as file语句打开日志文件，并在结束时自动关闭文件。
生成并记录日志信息：
- 使用for epoch in range(1, epochs + 1)循环遍历每个训练周期。
- 计算准确率和损失值，并记录到日志文件中。
打印日志信息（可选）：
- 打印每个训练周期的日志信息到控制台，便于实时查看训练过程。