這篇文章給大家分享的是有關(guān)TensorFlow設(shè)置日志級別的方法有哪些的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
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1. 通過設(shè)置環(huán)境變量控制log級別
可以通過環(huán)境變量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL進行設(shè)置,TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的不同值的含義分別如下:
Level | Level for Humans | Level Description |
---|---|---|
0 | DEBUG | all messages are logged (Default) |
1 | INFO | INFO messages are not printed |
2 | WARNING | INFO and WARNING messages are not printed |
3 | ERROR | INFO, WARNING, and ERROR messages are not printed |
設(shè)置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的值,屏蔽該級別以及更低級別的日志,如:設(shè)置為1,表示屏蔽自己級別的INFO和更低級別的DEBUG日志。
設(shè)置環(huán)境變量,有兩種方式,一種是永久設(shè)置,一種臨時性設(shè)置。
永久設(shè)置
修改環(huán)境變量:將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文件是對所有用戶都有效??梢栽谂渲梦募性O(shè)置為1或者2,不建議設(shè)置為更高級別的3.
臨時性設(shè)置
終端中輸入export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="1"
python代碼實現(xiàn)方法
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = "1"
ps:os.environ是一個mapping,一系列的鍵、值對存儲在該mapping中,系統(tǒng)環(huán)境信息全部存儲在該mapping中。如果是print(os.environ['HOME'])這樣輸出信息,調(diào)用的是getenv("HOME")函數(shù),如果環(huán)境變量被改變,將會調(diào)用putenv()函數(shù)進行修改。
python代碼中一種錯誤的設(shè)置方法:
os.system("export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1") – 錯誤用法
不能使用的原因 — 不能通過shell的子進程改變shell的環(huán)境變量 — 具體可以參考 stackoverflow alex的回答。
2.通過 tf.logging 模塊進行設(shè)置 – 推薦
python代碼中可以添加如下部分代碼進行設(shè)置。
import tensorflow as tf tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
tf.logging.ERROR可以換成 {DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL} 中的任何一個。
這里有所不同,設(shè)置ERROR,將輸出ERROR、FATAL級別日志。
代碼測試:
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()
運行上述代碼,可以獲得ERROR、FATAL級別日志。
感謝各位的閱讀!關(guān)于“TensorFlow設(shè)置日志級別的方法有哪些”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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