在tensorflow中实现屏蔽输出的log信息

1. 引言

在使用TensorFlow进行深度学习模型训练或推理时，会产生大量的log信息。这些信息对于调试和问题排查非常有帮助，但在某些情况下我们希望屏蔽一些特定的输出。本文将介绍如何在TensorFlow中实现屏蔽输出的log信息。

2. Tensorflow的日志级别

TensorFlow的日志级别分为五个级别，从低到高分别为DEBUG、INFO、WARN、ERROR和FATAL。默认情况下，TensorFlow的日志级别设置为INFO，即输出INFO级别以上的日志信息。

在TensorFlow中，我们可以通过设置环境变量`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`来改变日志级别。对于Python环境，可以使用如下方式设置日志级别：

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'  # 屏蔽除了ERROR和FATAL之外的其他日志信息

3. 屏蔽特定的日志信息

要屏蔽特定的日志信息，我们可以通过修改TensorFlow的日志打印函数实现。TensorFlow使用的是C++的代码库，其打印函数为`tensorflow/core/util/logging.cc`中的`LOG()`宏定义。

为了屏蔽日志信息，我们需要对TensorFlow的源代码进行修改。下面是一个具体的实现例子，我们将屏蔽INFO级别的日志信息。

首先，我们需要下载TensorFlow的源代码，并进行编译。具体方法请参考TensorFlow的官方文档。编译完成后，找到`tensorflow/core/util/logging.cc`文件。

在`tensorflow/core/util/logging.cc`文件的`VLOG_IS_ON()`函数下添加以下代码：

bool is_logging_disallowed(absl::LogSeverity severity) {
  static const char* custom_severity = std::getenv("TF_CUSTOM_SEVERITY");
  if (custom_severity != nullptr) {
    absl::LogSeverity level = absl::GetLogSeverity(custom_severity);
    return level != absl::LogSeverity::kNoLog &&
           severity < absl::LogSeverity::kError &&
           severity < level;
  }
  return severity < level_;
}

然后，在`tensorflow/core/util/logging.cc`文件的`tensorflow::internal::LogMessage::GenerateLogMessage()`函数中找到以下代码：

void GenerateLogMessage() {
  std::string stack_trace;
  GetStackTrace(&stack_trace, kMaxStackTraceSize);
  GenerateLogMessageWithPrefix(buf_, stack_trace);
}

将其替换为：

void GenerateLogMessage() {
  if (is_logging_disallowed(severity_)) return;
  std::string stack_trace;
  GetStackTrace(&stack_trace, kMaxStackTraceSize);
  GenerateLogMessageWithPrefix(buf_, stack_trace);
}

保存并重新编译TensorFlow。

4. 测试屏蔽输出的日志信息

现在，我们可以重新运行TensorFlow代码，并查看日志输出是否成功被屏蔽。

import os
os.environ['TF_CUSTOM_SEVERITY'] = 'INFO'  # 设置要屏蔽的日志级别
import tensorflow as tf
# 构建和运行TensorFlow模型
# ...
# 屏蔽指定级别之上的日志信息
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0'
# 继续构建和运行TensorFlow模型
# ...

4.1 设置要屏蔽的日志级别

在上述代码中，我们可以通过设置环境变量`TF_CUSTOM_SEVERITY`来指定要屏蔽的日志级别。可以设置为DEBUG、INFO、WARN等级别，或者不设置以屏蔽所有日志信息。

4.2 屏蔽指定级别之上的日志信息

在上述代码中，我们还设置了`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`环境变量为0，这将屏蔽掉INFO级别以上的日志信息。您可以根据自己的需求设置这个环境变量，具体取值范围请参考TensorFlow的官方文档。

5. 总结

本文介绍了如何在TensorFlow中实现屏蔽输出的log信息。通过设置环境变量`TF_CUSTOM_SEVERITY`和`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`，我们可以灵活地控制日志输出的级别和内容。屏蔽部分日志信息对于减少输出量、提高代码可读性和缩短调试时间非常有帮助，特别是对于大型模型和大规模数据集来说。希望本文对您在使用TensorFlow时的日志处理有所帮助。