携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第10天，点击查看活动详情
模型训练
更新每n个epoch，必须包括关键指标。例如，训练和验证集的损失和准确性。接着完成通知，包括：
· 训练期间关键指标的可视化(同样，训练和验证集的损失和准确性)
· 其他不太重要但仍然有用的信息，如本地模型目录、训练时间、模型架构等
· 预测输出，对于文本生成来说输出生成的文本(或它的一个样本)；对于图像生成来说，输出结果是一个(希望)很酷的可视化
以训练一个神经网络来重现给定的艺术风格为例。我们需要重点从模型中生成的图像，损失和精度图，当前的训练时间，和一个模型的名称。
数据处理和传输
这点不是很有趣，但在时间消耗方面，它排第一名。
以使用Python将批量数据上传到SQLServer为例(对于没有BULK INSERT的人)。在上传脚本的最后，会有一个简单的消息通知上传完成。
上面的所有功能节选自一个名为notify.py的脚本。在示例代码中将使用Outlook。这里需要两个Python库，email和smtplib：
· email ：用于管理电子邮件消息。有了这个库就可以设置电子邮件消息本身，包括主题、正文和附件。
· smtplib ：处理SMTP连接。简单邮件传输协议(SMTP)是大多数电子邮件系统使用的协议，允许邮件通过互联网发送。
SMTP
现在已经构建好电子邮件消息对象，下一步就是发送它。这就是smtplib模块发挥作用的地方。代码同样非常简单，只有一处例外。
由于直接处理不同的电子邮件供应商和他们各自的服务器，需要不同的SMTP地址。在谷歌中输入“outlook smtp”。不需要单击页面，你就可以得到服务器地址smtp-mail.outlook.com和端口号587。
当使用smtplib.SMTP初始化SMTP对象时，这两种方法都需要用。SMTP -接近开始的send函数：
