在fitlogcallback中关闭非卡0的记录

fastNLP/core/callbacks/fitlog_callback.py

@@ -3,30 +3,31 @@ __all__ = [
 ]
 from .has_monitor_callback import HasMonitorCallback
 from ...envs import _module_available
+from ...envs import get_global_rank
 if _module_available('fitlog'):
     import fitlog
 
 
 class FitlogCallback(HasMonitorCallback):
+    """
+    自动记录 ``evaluation`` 结果到 ``fitlog`` 中。会自动记录每一次 ``evaluate`` 后的结果；同时会根据
+     ``monitor`` 记录最好的结果。另外，会自动将非 ``rank 0`` 上的 ``fitlog`` 设置为 ``debug`` 状态。
+
+    :param monitor: 监控的 metric 值。
+
+        * 为 ``None``
+         将尝试使用 :class:`~fastNLP.Trainer` 中设置 `monitor` 值（如果有设置）。
+        * 为 ``str``
+         尝试直接使用该名称从 ``evaluation`` 结果中寻找，如果在 ``evaluation`` 结果中没有找到完全一致的名称，将
+         使用 最长公共字符串算法 从 ``evaluation`` 结果中找到最匹配的那个作为 ``monitor`` 。
+        * 为 ``Callable``
+         接受参数为 ``evaluation`` 的结果(字典类型)，返回一个 ``float`` 值作为 ``monitor`` 的结果，如果当前结果中没有相关
+         的 ``monitor`` 值请返回 ``None`` 。
+    :param larger_better: 是否是越大越好。
+    :param log_exception: 是否记录 ``exception`` 。
+    :param log_loss_every: 多少个 ``batch`` 记录一次 loss 到 ``fitlog`` 中。
+    """
     def __init__(self, monitor=None, larger_better: bool = True, log_exception:bool=True, log_loss_every:int=0):
-        """
-        自动记录 ``evaluation`` 结果到 ``fitlog`` 中的 ``Callback`` 。会根据 ``monitor`` 记录最好的结果，以及每一次 ``evaluate`` 后的
-        结果。
-
-        :param monitor: 监控的 metric 值。
-
-            * 为 ``None``
-             将尝试使用 :class:`~fastNLP.Trainer` 中设置 `monitor` 值（如果有设置）。
-            * 为 ``str``
-             尝试直接使用该名称从 ``evaluation`` 结果中寻找，如果在 ``evaluation`` 结果中没有找到完全一致的名称，将
-             使用 最长公共字符串算法 从 ``evaluation`` 结果中找到最匹配的那个作为 ``monitor`` 。
-            * 为 ``Callable``
-             接受参数为 ``evaluation`` 的结果(字典类型)，返回一个 ``float`` 值作为 ``monitor`` 的结果，如果当前结果中没有相关
-             的 ``monitor`` 值请返回 ``None`` 。
-        :param larger_better: 是否是越大越好。
-        :param log_exception: 是否记录 ``exception`` 。
-        :param log_loss_every: 多少个 ``batch`` 记录一次 loss 到 ``fitlog`` 中。
-        """
         assert _module_available('fitlog'), "fitlog is not installed."
 
         super().__init__(monitor=monitor, larger_better=larger_better)
@@ -34,6 +35,10 @@ class FitlogCallback(HasMonitorCallback):
         self.log_loss_every = log_loss_every
         self.avg_loss = 0
 
+    def on_after_trainer_initialized(self, trainer, driver):
+        if get_global_rank() != 0:  # 如果不是 global rank 为 0 ，需要关闭 fitlog
+            fitlog.debug()
+
     def on_evaluate_end(self, trainer, results):
         results = self.itemize_results(results)
         fitlog.add_metric(results, step=trainer.global_forward_batches, epoch=trainer.cur_epoch_idx)