TensorFlow配置日志等级：如何调整TensorFlow的日志输出等级

最新推荐文章于 2024-02-26 11:12:14 发布
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文章标签： tensorflow 深度学习 人工智能 Python
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本文介绍了如何调整TensorFlow的日志输出等级，以适应不同级别的信息需求。默认日志等级为WARNING，通过设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL环境变量可以控制日志等级，如设置为INFO级别，以减少冗余信息，提高调试效率。

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TensorFlow配置日志等级：如何调整TensorFlow的日志输出等级

在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，了解模型的运行状态对于调试和优化非常重要。其中，TensorFlow的日志输出是一种重要的信息来源。然而，随着模型复杂度的增加，TensorFlow的日志信息也会变得越来越冗长，很难快速定位问题。本文将介绍如何调整TensorFlow的日志输出等级，以便更好地控制日志信息的输出。

TensorFlow的日志等级分为5个等级，分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、FATAL。默认情况下，TensorFlow的日志输出等级为WARNING。为了更好地控制日志输出，我们可以通过设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL环境变量来改变TensorFlow的日志输出等级。

下面是一个示例代码，演示如何将TensorFlow的日志输出等级设置为INFO级别：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']
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