在使用PaddleX训练模型过程中，各个训练指标和评估指标会直接输出到标准输出流，同时也可通过VisualDL对训练过程中的指标进行可视化，只需在调用train函数时，将use_vdl参数设为True即可，如下代码所示，
model = paddlex.cls.ResNet50(num_classes=1000)
model.train(num_epochs=120, train_dataset=train_dataset,
train_batch_size=32, eval_dataset=eval_dataset,
log_interval_steps=10, save_interval_epochs=10,
save_dir='./output', use_vdl=True)模型在训练过程中，会在save_dir下生成vdl_log目录，通过在命令行终端执行以下命令，启动VisualDL。
visualdl --logdir=output/vdl_log --port=8008
在浏览器打开http://0.0.0.0:8008便可直接查看随训练迭代动态变化的各个指标（0.0.0.0表示启动VisualDL所在服务器的IP，本机使用0.0.0.0即可）。
在训练分类模型过程中，使用VisualDL进行可视化的示例图如下所示。
训练过程中每个Step的
Loss和相应Top1准确率变化趋势：
训练过程中每个Step的
学习率lr和相应Top5准确率变化趋势：
训练过程中，每次保存模型时，模型在验证数据集上的
Top1准确率和Top5准确率：
