Tensorflow デバッグ出力の抑制
Tensorflow は、初期化フェーズ中に、ロードされたライブラリ、見つかったデバイス、およびその他のデバッグ データに関する広範な情報を出力します。この出力はトラブルシューティングには役立ちますが、圧倒され、他のログ メッセージの邪魔になる場合もあります。この記事では、このデバッグ情報を無効にする方法について説明します。
デバッグ ログの表示を抑制するには、シンプルで効果的な解決策が存在します。環境変数 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL を適切な値に設定することで、ログのレベルを制御できます。
<code class="python">import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' import tensorflow as tf</code>
Tensorflow バージョン 0.12 および 1.0 でテストすると、環境変数を 3 に設定すると、すべてのデバッグ出力が効果的に無効になり、デバッグ出力のみが残ります。重大なエラーと警告。
ログ動作をより細かく制御するには、さまざまなレベルを設定できます。
- 0: すべてのメッセージがログに記録されます (デフォルト)
- 1 : INFO メッセージの抑制
- 2: INFO および WARNING メッセージの抑制
- 3: INFO、WARNING、および ERROR メッセージの抑制
以上がTensorFlow のデバッグ出力をサイレントにする方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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