记录模型训练过程中的loss变化情况

简介：
本项目专注于监控并记录机器学习模型在训练期间损失函数（Loss）的变化趋势，以便分析和优化模型性能。通过细致地追踪每次迭代的Loss值，我们能够更好地理解模型的学习动态，并据此调整参数或架构以达到更佳的效果。 在训练神经网络模型的过程中，我们通常会每隔一定步数或者每一步都输出并打印一次损失值（loss）。最近我发现了一种不同的方法来记录损失的变化：可以在训练过程中的每一步都更新和显示当前的平均损失值。具体实现时，如果设置了详细模式（verbose），并且当前步骤能够被设定的详细频率整除，则会在标准输出中实时更新平均损失信息，并立即刷新屏幕以确保最新的数据可见；而在整个训练结束之后，会再次清空一行以便于后续的信息展示更加清晰整洁。这种方法有助于更直观地监控模型在训练过程中的表现情况和收敛趋势。