怎么用pandas记录训练数据

　　参考资料：之前借鉴过的代码

　　pandas是python中用于数据处理的一个很方便的包，一般我们希望在训练的时候将相关的训练数据记录在一个csv文件中，这样能方便我们监控实验进程，效果如下所示：

　　那么该如何完成这一需求？两种办法：

　　1. 新建链表保存数据，整个存入csv文件

import pandas as pd

result_loss = []
result_psnr = []

for ...
    """
    训练过程
    """

    result_loss.append(loss.item())
    result_psnr.append(psnr.item())
    
    if(i%n_save==0):
        out_path = './statistics/'              
        data_frame = pd.DataFrame(
                data={'Loss': result_loss, 'PSNR': result_psnr},
                index=range(1, i + 1))
        data_frame.to_csv(out_path + args.expname + '_train_results.csv', index_label='Epoch')

　　这种方法的思路很直接，新建列表保存训练中数值，然后每隔若干epochs便重新写入完成的csv。

　　2. 在已有的csv文件后append新数据

　　和上面的写法类似，只是我们可以不用始终维持一个大的列表，并且写入模式要设置为append。

import pandas as pd

result_loss = []
result_psnr = []
out_path = './statistics/'              
data_frame = pd.DataFrame(
                data={'Loss': result_loss, 'PSNR': result_psnr})
data_frame.to_csv(out_path + args.expname + '_train_results.csv', index_label='Epoch')

for ...
    """
    训练过程
    """

    result_loss.append(loss.item())
    result_psnr.append(psnr.item())
    
    if(i%n_save==0):
        out_path = './statistics/'              
        data_frame = pd.DataFrame(
                data={'Loss': result_loss, 'PSNR': result_psnr},
                index=range(1, i + 1))
        data_frame.to_csv(out_path + args.expname + '_train_results.csv',mode='a', index=False, header=False)
        result_loss = []
        result_psnr = []

　　append的代码我没有测试过，不过思路大致是这样的。