import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' #实现一个加法运算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0) sum1=tf.add(a,b) with tf.Session() as sess: print(sess.run(sum1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这是Tensorflow的语法格式。 关闭一些...
importtensorflowastfimportos os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'deftensorflow_demo():""" TensorFlow的基本结构 :return: """# 原生python加法运算a =2b =3c = a + bprint("普通加法运算的结果:\n", c)# TensorFlow实现加法运算a_t = tf.constant(2) b_t = tf.constant(3) c_t = a...
#C++: (In Terminal)export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL默认值为 0 (显示所有logs),设置为 1 隐藏INFOlogs, 2 额外隐藏WARNINGlogs, 设置为3所有ERRORlogs也不显示。
1. 通过设置环境变量控制log级别 可以通过环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL进行设置,TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的不同值的含义分别如下: 设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的值,屏蔽该级别以及更低级别的日志,如:设置为1,表示屏蔽自己级别的INFO和更低级别的DEBUG日志。 设置环境变量,有两种方式,一种是永久设置,一种临时性设置。
2.设置日志(log)级别 通过环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL进行设置,共有INFO、WARN、ERROR、FATAL 4种级别。 importos#比如os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1'# 这是默认的显示等级,显示所有信息os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'# 只显示 warning 和 Erroros.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEV...
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' 常量字符串运算: 其中,log_device_placement参数配置到回话Session中,可以在运行时显示使用的是哪部分的资源(CPU,gpu) 代码语言:javascript 复制 hello=tf.constant('Hello')cfig=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)sess=tf.Session(config=cfig)dss=sess.run(...
import tensorflow as tf # 设置了gpu加速提示信息太多了,设置日志等级屏蔽一些 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' # 创建一个常量 Operation (操作) hw = tf.constant("Hello World! Mtianyan love TensorFlow!") # 启动一个 TensorFlow 的 Session (会话) ...
After upgrading to 1.13.1, theTF_CPP_MIN_LOG_LEVELdoes not seem to work for certain warnings. For example, I get the following warnings even if log level is set to 3: WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py:263: colocat...
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 # 设置日志级别为DEBUG 如果希望将日志输出到文件中,可以使用tf.logging.FileHandler来设置日志输出的文件路径。例如: 代码语言:txt 复制 import logging tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) logger = logging.getLogger('tensorflow') handler = tf.logging.File...
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' 其中,3代表只输出FATAL信息。但要注意,这句代码需要放在import tensorflow的前面: import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' import openpyxl import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf ...