TensorFlow设置日志级别的几种方式小结

1. TensorFlow中日志级别的作用

在TensorFlow中，日志级别用于控制日志信息的输出。通过设置日志级别，可以在运行TensorFlow程序时选择输出哪些级别的日志信息。不同的日志级别代表了不同的详细程度，方便用户根据需要选择输出的信息。

2. TensorFlow中设置日志级别的几种方式

2.1 通过环境变量设置日志级别

TensorFlow提供了通过设置环境变量来设定日志级别的方式。可以通过设置如下环境变量来改变日志级别：

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1'

在上述代码中，将'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'环境变量设置为'1'，表示只输出WARNING级别及以上的日志信息。

上述方式在程序运行之前设置环境变量，对整个程序的日志输出都会生效。

2.2 通过tf.logging.set_verbosity()设置日志级别

TensorFlow还提供了tf.logging模块，通过调用tf.logging.set_verbosity()来设定日志级别。可以在程序的任意位置调用该函数，具体示例如下：

import tensorflow as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

在上述代码中，调用tf.logging.set_verbosity()函数，将日志级别设置为INFO级别。

在使用tf.logging模块设置日志级别时，需要确认tf.logging模块在TensorFlow版本中是否可用。

2.3 通过tf.get_logger().setLevel()设置日志级别

从TensorFlow 2.0版本开始，可以使用tf.get_logger()获取日志记录器，然后使用该对象的setLevel()方法设置日志级别。具体示例如下：

import tensorflow as tf

logger = tf.get_logger()
logger.setLevel(tf.compat.v1.logging.ERROR)

在上述代码中，通过tf.get_logger()获取日志记录器，并将日志级别设置为ERROR级别。

3. 选择适合的日志级别

在设置日志级别时，需要根据实际需求选择合适的级别。

DEBUG级别：最低级别，输出最详细的日志信息，适用于调试和诊断问题。

INFO级别：输出较为常见的日志信息，用于跟踪程序运行情况。

WARNING级别：输出警告信息，指示可能存在的问题，但不会影响程序的运行。

ERROR级别：输出错误信息，指示程序中的错误，但程序仍然可以继续运行。

FATAL级别：输出致命错误信息并终止程序运行。

根据具体需要，可以根据调试和运行的要求选择不同的日志级别。

4. 示例：设置日志级别为INFO

以下示例将展示如何使用tf.logging.set_verbosity()设置日志级别为INFO。

import tensorflow as tf

# 设置日志级别为INFO
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
# 定义一个简单的计算图
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b)
# 创建一个Session并执行计算图
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    tf.logging.info("计算结果：{}".format(result))

在上述代码中，先调用tf.logging.set_verbosity()将日志级别设置为INFO级别，然后使用tf.Session()创建一个会话并执行计算图。在计算结果时，使用tf.logging.info()输出计算结果。

通过设置日志级别为INFO，只会输出INFO级别及以上的日志信息，可以获取到计算结果。

总结

本文介绍了TensorFlow中设置日志级别的几种方式，包括通过环境变量、tf.logging模块和tf.get_logger()方法设置日志级别。根据实际需求选择合适的日志级别可以方便地控制日志输出的详细程度，帮助用户诊断问题。在使用日志功能时，建议根据需要选择合适的日志级别，并在程序中适当地输出相关信息，从而提高调试效率。