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Unterdrückung der Tensorflow-Debugging-Ausgabe
Tensorflow druckt während seiner Initialisierungsphase umfangreiche Informationen über geladene Bibliotheken, gefundene Geräte und andere Debugging-Daten. Während diese Ausgabe für die Fehlerbehebung hilfreich sein kann, kann sie auch überwältigend sein und von anderen Protokollmeldungen ablenken. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie diese Debugging-Informationen deaktivieren können.
Um die Anzeige von Debugging-Protokollen zu unterdrücken, gibt es eine einfache, aber effektive Lösung. Durch Festlegen der Umgebungsvariablen TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL auf den entsprechenden Wert kann die Protokollierungsstufe gesteuert werden.
<code class="python">import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' import tensorflow as tf</code>
Getestet mit den Tensorflow-Versionen 0.12 und 1.0: Wenn Sie die Umgebungsvariable auf 3 setzen, werden alle Debugging-Ausgaben effektiv deaktiviert, sodass nur noch übrig bleibt Kritische Fehler und Warnungen.
Zur genaueren Steuerung des Protokollierungsverhaltens können verschiedene Stufen eingestellt werden:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Debugging-Ausgabe von TensorFlow stummschalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!