如何将训练脚本输出写入AWS SageMaker训练任务日志文件

方法1：直接使用print或标准错误流输出 #

SageMaker训练任务默认会捕获脚本的标准输出（stdout）和标准错误（stderr），并将这些内容写入训练日志文件（最终同步到CloudWatch或SageMaker控制台的日志面板）。你可以直接在train_coco.py里用print语句输出日志：

print("开始加载COCO数据集...")
# 训练代码逻辑
print(f"完成第{epoch}轮训练，损失值: {loss:.4f}")

如果需要标记错误类信息，也可以直接写入标准错误流：

import sys
sys.stderr.write("警告：数据集路径未指定，将使用默认路径\n")

方法2：使用Python标准logging模块（推荐） #

对于更规范的日志管理，建议用Python内置的logging模块，它支持日志级别、格式化输出等功能，输出内容同样会被SageMaker捕获。在train_coco.py开头配置logging：

import logging

# 配置日志输出级别和格式
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 在训练代码中调用日志方法
logger.info("初始化训练环境完成")
logger.warning("学习率设置过高，可能导致训练不稳定")
logger.error("加载模型权重失败，终止训练")

这种方式输出的日志带有时间戳和级别标识，方便后续排查问题。

注意事项 #

• 无需修改你创建的Framework子类，SageMaker默认会自动收集entry_point脚本的所有stdout/stderr输出。
• 如果训练脚本包含子进程，需确保子进程的输出重定向到主进程的stdout/stderr，否则这部分内容不会被纳入训练日志。
• 日志内容会同步到SageMaker控制台的「训练任务详情」→「日志」页面，以及对应CloudWatch日志组中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dave