在非分布式设置中使用来自tensorflow估计器api的train_and_evaluate时，将定期打印训练损失，此外train_and_evaluate返回训练损失的记录：
training_record = tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec)
但是，在分布式培训中，根据文档，train_and_evaluate的返回值是不确定的。另外，训练时不会打印任何信息。
有没有一种方法可以监视分布式训练期间的训练损失（将其打印出来，或者理想情况下将其写入文件）？