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: 内部用于打印当前类别信息使用
  
  :return:
docstr_tok: ["\u5185\u90e8\u7528\u4e8e\u6253\u5370\u5f53\u524d\u7c7b\u522b\u4fe1\u606f\u4f7f\u7528",":","return",":"]
code: def log_name(self) -> str:
      """
      内部用于打印当前类别信息使用
  
      :return:
      """
      return self._log_name
  
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 9 for calling the ResultsMonitor obj's underlying member method code with example usage: obj.log_name() and returns: self