터미널에서 TensorFlow 디버깅 출력을 제어하는 ​​방법은 무엇입니까?

터미널에서 TensorFlow 디버그 정보 제어

TensorFlow로 작업할 때 로드된 라이브러리에 대한 세부 정보를 포함하여 다양한 디버깅 정보가 터미널에 표시됩니다. 감지된 장치. 이 정보는 디버깅에 유용할 수 있지만 부담스럽거나 주의가 산만해질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 TensorFlow는 기록되는 디버깅 정보 수준을 사용자 정의하는 메커니즘을 제공합니다.

디버깅 정보 비활성화

모든 디버깅 정보를 비활성화하려면 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 환경 변수를 다음으로 설정합니다. 3. 이렇게 하면 TensorFlow의 모든 정보 메시지가 억제됩니다.

<code class="python">import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf</code>

로그 수준 사용자 정의

TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 변수를 사용하면 로깅 수준을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. 다음 값은 다양한 로깅 수준을 나타냅니다.

• 0: 모든 메시지가 기록됩니다(기본값).
• 1: INFO 메시지가 인쇄되지 않습니다.
• 2: INFO 및 WARNING 메시지는 인쇄되지 않습니다.
• 3: INFO, WARNING 및 ERROR 메시지는 인쇄되지 않습니다.

예

다음 예는 오류가 아닌 모든 메시지를 억제하는 방법을 보여줍니다.

<code class="python">os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf</code>

테스트된 버전

이 솔루션은 TensorFlow 버전 0.12 및 1.0에서 테스트되었습니다.

위 내용은 터미널에서 TensorFlow 디버깅 출력을 제어하는 ​​방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!