如何屏蔽Tensorflow输出的调试和警告信息

最新推荐文章于 2025-05-13 08:16:17 发布

monk1992

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本文介绍如何在TensorFlow环境中通过设置环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL来调整日志的输出级别，实现对不同严重级别的消息进行过滤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import os
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

在tensorflow0.12以上版本中有效，其中：


0 = all messages are logged (default behavior)
1 = INFO messages are not printed
2 = INFO and WARNING messages are not printed
3 = INFO, WARNING, and ERROR messages are not printed

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在 TensorFlow 中调试

gongdiwudu的专栏

10-13

3548

在这篇文章中，我想谈谈 TensorFlow 中的调试。在之前的一些帖子（此处、此处和此处）中，我向您介绍了我在 Mobileye（正式称为 Mobileye，英特尔公司）的团队如何使用TensorFlow、Amazon SageMaker和Amazon s3来训练我们的基于大量数据的深度神经网络。

如何在不失去理智的情况下调试 TensorFlow 训练程序

gongdiwudu的专栏

09-23

5373

关于tensorflow的调试，是一个难啃的骨头，除了要有耐力，还需要方法；本文假设您是一个很有耐力的开发者，为您提供一些方法；这些方法也许不容易驾驭，但是依然强调您只要有耐力，没有不能攻克的难题。

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在tensorflow中实现屏蔽输出的log信息

12-20

tensorflow中可以通过配置环境变量 ‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’ 的值，控制tensorflow是否屏蔽通知信息、警告、报错等输出信息。使用方法： import os import tensorflow as tf os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # or any {'0', '1', '2'} TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 取值 0 ： 0也是默认值，输出所有信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 取值 1 ：屏蔽通知信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 取值 2 ：屏蔽通知信息和

windows下运行tensorflow屏蔽warning，只打印输出error

奕航姜的博客

04-03

1849

运行代码 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2" 解释为什么： 1 import os 2 # 默认的显示等级，显示所有信息 3 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' 4 # 只显示 warning 和 Error 5 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEV...

【已解决】忽略tensorflow警告

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11-17

542

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03-14

1万+

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05-28

736

目录方法附录参考链接方法只需要像下面这样，在import tensorflow之前加入两行即可 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1' #含义稍后会讲 import tensorflow as tf 附录关于数字的含义 0 = 打印所有信息（默认选项） 1 = 关闭 INFO 的打印 2 = 关闭 INFO 和 WARNING 的打印 3 = 关闭 INFO, WARNING, 和 ERROR 的打印参考链接 https://s

TensorFlow报错「InvalidArgumentError」：张量维度不匹配的模型调试技巧

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bazel使用问题汇总

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来源于bazel官方文档https://docs.bazel.build/versions/master/output_directories.html Bazel must be invoked from a directory containing a WORKSPACE file. It reports an error if it is not. We call this the

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关掉 TensorFlow 的调试信息

/dev/null

11-22

600

TensorFlow 每次运行的时候都会弹出类似下面的调度信息 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully ...

tensorflow环境变量

03-30

### 设置和使用 TensorFlow 的环境变量 TensorFlow 是一种流行的机器学习框架，其运行依赖于特定的环境配置。为了优化性能或指定某些行为（如 GPU 使用、日志级别等），可以通过设置环境变量来控制 TensorFlow 的运行。 #### 1. 常见的 TensorFlow 环境变量及其作用以下是几个常用的 TensorFlow 环境变量： - **CUDA_VISIBLE_DEVICES**: 控制 TensorFlow 可以访问哪些 GPU 设备。如果希望禁用 GPU 或仅使用某个 GPU，则可以设置此变量[^3]。 ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 仅使用第一个 GPU export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" # 完全禁用 GPU ``` - **TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL**: 设置 TensorFlow 日志的最低显示等级。默认情况下会打印大量调试信息，通过调整该变量可减少冗余输出[^4]。 - `0`: 显示所有日志消息（包括 DEBUG 和 INFO） - `1`: 屏蔽 INFO 消息 - `2`: 屏蔽 WARNING 消息 - `3`: 屏蔽 ERROR 消息示例： ```bash export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 # 不显示警告和错误以外的消息 ``` - **TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH**: 如果设为 `true`，则允许 TensorFlow 动态分配显存而不是一次性占用全部可用显存[^5]。 ```bash export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true ``` - **KMP_AFFINITY**: 配置多线程 CPU 绑定策略，适用于 Intel MKL 加速场景下的 TensorFlow 性能调优[^6]。 ```bash export KMP_AFFINITY="granularity=fine,verbose,compact,1,0" ``` #### 2. 如何在不同操作系统上设置环境变量不同的操作系统有不同的方法用于设置环境变量。 ##### Linux/MacOS 可以直接在终端中临时设置环境变量： ```bash export VARIABLE_NAME=value ``` 要永久生效，需将其添加到 `.bashrc`, `.zshrc` 文件或其他 shell 初始化脚本中： ```bash echo 'export VARIABLE_NAME=value' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` ##### Windows (命令提示符) 对于 Windows 用户，在 CMD 中可通过以下方式设置环境变量： ```cmd set VARIABLE_NAME=value ``` 若想让更改持久化，可以在系统属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量对话框中手动添加。 ##### Python 脚本内部动态修改也可以直接在 Python 脚本里操作 os.environ 来改变当前进程内的环境变量状态： ```python import os os.environ['VARIABLE_NAME'] = 'value' ``` 注意这种方式只会影响当前程序执行期间的行为，并不会影响其他独立启动的应用程序实例。 #### 3. 实际案例分析假设我们正在开发一个基于 TensorFlow 的项目并遇到内存不足的问题，这时就可以尝试启用 `TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH` 参数解决这个问题。具体做法是在训练模型之前加入下面这段代码片段即可实现效果： ```python import os os.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"] = "true" import tensorflow as tf ... ```