Python 如何将培训过程的所有信息保存在tf中？

我正试图创建一个神经网络，收集所有可能的信息，以便进行比较。我希望在训练的每一步中都能避免损失，并节省所需的时间。每次我运行网络时，它都会打印一些带有这些信息的信息消息，我想知道如何保存这些信息

我已经创建了自己的模型函数并设置了配置

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, config=config)

然后创建输入函数并对其进行训练

input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
            {"x": x_train[order,:]}, y_train[order],
            batch_size=30, num_epochs=None, shuffle=False)

estimator.train(input_fn=input_fn, max_steps=steps)