class_docstr: 可用于监控某个数值，并通过 :meth:`is_better_results` 等接口检测结果是否变得更好。
  
  :param monitor: 监控的 metric 值：
  
      * 为 ``None``
       将尝试使用 :class:`~fastNLP.core.controllers.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 :class:`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: monitor 是否为越大越好；
docstr: 执行结果中所有对象的 :meth:`item` 方法（如果没有则忽略），使得 Tensor 类型的数据转为 python 内置类型。
  
  :param results:
  :return:
docstr_tok: ["\u6267\u884c\u7ed3\u679c\u4e2d\u6240\u6709\u5bf9\u8c61\u7684",":","meth",":","`","item","`","\u65b9\u6cd5\uff08\u5982\u679c\u6ca1\u6709\u5219\u5ffd\u7565\uff09\uff0c\u4f7f\u5f97","Tensor","\u7c7b\u578b\u7684\u6570\u636e\u8f6c\u4e3a","python","\u5185\u7f6e\u7c7b\u578b\u3002",":","param","results",":",":","return",":"]
code: def itemize_results(self, results):
      """
      执行结果中所有对象的 :meth:`item` 方法（如果没有则忽略），使得 Tensor 类型的数据转为 python 内置类型。
  
      :param results:
      :return:
      """
      return apply_to_collection(
          results, dtype=CanItemDataType, function=lambda x: x.item()
      )
  
imports: from typing import Dict, Union, Any
  from abc import ABC
  import functools
  from fastNLP.core.utils import apply_to_collection
  from fastNLP.core.callbacks import Callback
  from fastNLP.core.callbacks.utils import _get_monitor_value
  from fastNLP.core.log import logger
  from fastNLP.core.utils.utils import _check_valid_parameters_number
label_desc: Use image node_id 3 for calling the ResultsMonitor obj's underlying member method code with example usage: obj.itemize_results(results) and returns: apply_to_collection