TensorFlow设置日志级别的几种方式小结

在 TensorFlow 中，设置日志级别是一个非常常见的任务。TensorFlow 提供了多种设置日志级别的方式，包括使用 tf.logging、使用 tf.compat.v1.logging 和使用 Python 的 logging 模块。下面是 TensorFlow 中设置日志级别的几种方式的详细攻略。

1. 使用 tf.logging 设置日志级别

使用 tf.logging 是 TensorFlow 中设置日志级别的一种常见方式。可以使用以下代码来设置日志级别：

import tensorflow as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

在这个示例中，我们使用 set_verbosity() 函数来设置日志级别为 INFO。可以将日志级别设置为 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 或 FATAL。

2. 使用 tf.compat.v1.logging 设置日志级别

使用 tf.compat.v1.logging 是 TensorFlow 中设置日志级别的另一种常见方式。可以使用以下代码来设置日志级别：

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

在这个示例中，我们使用 set_verbosity() 函数来设置日志级别为 INFO。可以将日志级别设置为 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 或 FATAL。

3. 使用 Python 的 logging 模块设置日志级别

使用 Python 的 logging 模块是 TensorFlow 中设置日志级别的另一种常见方式。可以使用以下代码来设置日志级别：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

在这个示例中，我们使用 basicConfig() 函数来设置日志级别为 INFO。可以将日志级别设置为 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 或 CRITICAL。

示例1：使用 tf.logging 设置日志级别

import tensorflow as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

x = tf.constant([1, 2, 3])
y = tf.constant([4, 5, 6])
z = x + y

with tf.Session() as sess:
    sess.run(z)

在这个示例中，我们首先使用 set_verbosity() 函数将日志级别设置为 INFO。然后，我们定义了两个张量 x 和 y，并将它们相加得到一个新的张量 z。最后，我们使用 Session() 函数来运行 z。

示例2：使用 Python 的 logging 模块设置日志级别

import tensorflow as tf
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

x = tf.constant([1, 2, 3])
y = tf.constant([4, 5, 6])
z = x + y

with tf.Session() as sess:
    sess.run(z)

在这个示例中，我们首先使用 basicConfig() 函数将日志级别设置为 INFO。然后，我们定义了两个张量 x 和 y，并将它们相加得到一个新的张量 z。最后，我们使用 Session() 函数来运行 z。