TensorFlow中怎么设置日志级别-创新互联
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成都创新互联公司是一家专业提供合水企业网站建设,专注与成都网站设计、成都网站制作、HTML5、小程序制作等业务。10年已为合水众多企业、政府机构等服务。创新互联专业的建站公司优惠进行中。1. 通过设置环境变量控制log级别
可以通过环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL进行设置,TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的不同值的含义分别如下:
0DEBUGall messages are logged (Default)1INFOINFO messages are not printed2WARNINGINFO and WARNING messages are not printed3ERRORINFO, WARNING, and ERROR messages are not printed
设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的值,屏蔽该级别以及更低级别的日志,如:设置为1,表示屏蔽自己级别的INFO和更低级别的DEBUG日志。
设置环境变量,有两种方式,一种是永久设置,一种临时性设置。
永久设置
修改环境变量:将export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1加入到Linux的 ~/.bashrc、~/.zshrc或/etc/profile配置文件中,其中加入到/etc/profile文件是对所有用户都有效。可以在配置文件中设置为1或者2,不建议设置为更高级别的3.
临时性设置
终端中输入export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="1"
python代码实现方法
import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = "1"
ps:os.environ是一个mapping,一系列的键、值对存储在该mapping中,系统环境信息全部存储在该mapping中。如果是print(os.environ['HOME'])这样输出信息,调用的是getenv("HOME")函数,如果环境变量被改变,将会调用putenv()函数进行修改。
python代码中一种错误的设置方法:
os.system("export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1") – 错误用法
不能使用的原因 — 不能通过shell的子进程改变shell的环境变量 — 具体可以参考 stackoverflow alex的回答。
2.通过 tf.logging 模块进行设置 – 推荐
python代码中可以添加如下部分代码进行设置。
import tensorflow as tftf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
tf.logging.ERROR可以换成 {DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL} 中的任何一个。
这里有所不同,设置ERROR,将输出ERROR、FATAL级别日志。
代码测试:
def main(self): tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR) tf.logging.debug("debug") tf.logging.info("info") tf.logging.warning("warning") tf.logging.error("error") tf.logging.fatal("fatal")if __name__ == '__main__': tf.app.run()
运行上述代码,可以获得ERROR、FATAL级别日志。
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