Как сохранить точность и потери с помощью CSV Logger

Question

Я использую Csv Logger для сохранения точности и потерь для сохранения потерь и точности во время тренировок, но он сохраняет все детали эпох, но я хочу, чтобы все точность эпох и потерь были сохранены. Кроме того, при написании Точности и Потери следует также добавить еще один столбец, в котором должно быть написано Имя модели, для которой пишется Потеря и Точность.

Вот код, который я сейчас использую ---

# Training logger

csv_log    = os.path.join(history_loc, 'training.csv')

csv_logger = CSVLogger(csv_log, separator=',', append=True)

И это вывод, который я получаю прямо сейчас в CSV ---

[![Actual][1]][1]

epoch	accuracy	loss	val_accuracy	val_loss
0	0.5991348	0.954963956	0.61725134	0.928029025
1	0.6101555	0.934882281	0.61725134	0.926564478
2	0.6101555	0.933647258	0.61725134	0.925897177
3	0.6101555	0.933986878	0.61725134	0.925625712
4	0.6101555	0.93378263	0.61725134	0.92587147
5	0.6101555	0.933501081	0.61725134	0.925496578
6	0.6101555	0.934000334	0.61725134	0.925522646
7	0.6101555	0.933863895	0.61725134	0.926479578
8	0.6101555	0.933888928	0.61725134	0.926321284

И вот как я хочу мой вывод ---

[![Expected][1]][1]

Model	              epoch	    accuracy	  loss	  val_accuracy	  val_loss
Model1_9_02_2020_09_40_AM.h5	0	0.5991348	0.954963956	0.61725134	0.928029025
	                    1	      0.6101555	  0.934882281	0.61725134	0.926564478
	                    2   	  0.6101555	  0.933647258	0.61725134	0.925897177
	                    3	      0.6101555 	0.933986878	0.61725134	0.925625712
	                    4	      0.6101555	  0.93378263	0.61725134	0.92587147
	                    5	      0.6101555	  0.933501081	0.61725134	0.925496578
	                    6	      0.6101555	  0.934000334	0.61725134	0.925522646
	                    7	      0.6101555	  0.933863895	0.61725134	0.926479578
	                    8	      0.6101555	0.933888928	0.61725134	0.926321284
Model2_19_02_2020_09_45_AM.h5	0	0.59779584	0.954151712	0.61725134	0.925566993
	                    1	      0.6101555	  0.935797452	0.61725134	0.926761304
	                    2	      0.6101555	  0.935356209	0.61725134	0.926412033
	                    3	      0.6101555	  0.933948885	0.61725134	0.925769904

Как вы можете видеть выше, поскольку я снова и снова запускаю модель, а Csv Logger добавляет данные, чтобы определить, какая точность и потери для какой модели мне нужна. больше столбца с названием модели в нем.