# logging

> O PyTorch Lightning suporta múltiplas integrações de registo para acompanhamento de experiências e visualização. Por predefinição, o Lightning utiliza o Te

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__logging
- Tipo: Skills
- Categoria: Científico
- Downloads: 0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/logging && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__logging.md -o .claude/skills/logging/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

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# Logging - Comprehensive Guide

## Overview

PyTorch Lightning supports multiple logging integrations for experiment tracking and visualization. By default, Lightning uses TensorBoard, but you can easily switch to or combine multiple loggers.

## Supported Loggers

### TensorBoardLogger (Default)

Logs to local or remote file system in TensorBoard format.

**Installation:**
```bash
pip install tensorboard
```

**Usage:**
```python
from lightning.pytorch import loggers as pl_loggers

tb_logger = pl_loggers.TensorBoardLogger(
    save_dir="logs/",
    name="my_model",
    version="version_1",
 

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