如何禁止PyTorch Lightning中TensorBoard logger默认记录当前epoch

自动记录的epoch指标是PyTorch Lightning的Trainer在上报日志时默认塞入全局metrics字典的，不属于TensorBoardLogger的单独显式逻辑，因此你在logger源码里找不到对应的记录调用，目前官方没有提供直接关闭该记录的配置项，可通过自定义Logger子类的方式实现过滤：

操作步骤 #

1. 自定义继承自TensorBoardLogger的子类，重写log_metrics方法过滤epoch键：

from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger

class NoEpochTensorBoardLogger(TensorBoardLogger):
    def log_metrics(self, metrics, step=None):
        filtered_metrics = {k: v for k, v in metrics.items() if k != "epoch"}
        super().log_metrics(filtered_metrics, step=step)

2. 初始化Trainer时替换默认的TensorBoardLogger即可，搭配你已使用的default_hp_metric=False参数可完全清除默认冗余记录：

logger = NoEpochTensorBoardLogger(
    save_dir="./logs",
    default_hp_metric=False
)

trainer = Trainer(
    logger=logger,
    # 其他Trainer配置项
)

该方法兼容所有PyTorch Lightning版本，不需要修改框架源码，也不会影响其他自定义指标的正常记录。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul Hager