禁用Tensorflow调试信息

Question

通过调试信息，我指的是TensorFlow在我的终端中显示的关于加载的库和找到的设备等的信息，而不是Python错误。

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:900] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:102] Found device 0 with properties: 
name: Graphics Device
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.0885
pciBusID 0000:04:00.0
Total memory: 12.00GiB
Free memory: 11.83GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:126] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:136] 0:   Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Graphics Device, pci bus id: 0000:04:00.0)
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:51] Creating bin of max chunk size 1.0KiB
...

Answer 1

为了与Tensorflow 2.0兼容，您可以使用tf.get_logger

import logging
tf.get_logger().setLevel(logging.ERROR)

Answer 2

2.0更新（19年8月10日）设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL仍应有效（见v0.12更新中的下文），但当前存在一个问题（见问题31870）。如果设置TF\u CPP\u MIN\u LOG\u LEVEL对您不起作用（请再次参阅下文），请尝试执行以下操作以设置日志级别：

import tensorflow as tf
tf.get_logger().setLevel('INFO')

此外，请参阅tf.autograph.set\u verbosity上的文档，该文档用于设置签名日志消息的详细程度，例如：

# Can also be set using the AUTOGRAPH_VERBOSITY environment variable
tf.autograph.set_verbosity(1)

V0.12更新（5/20/17），通过TF 2.0工作：

在TensorFlow 0.12中，根据此问题，您现在可以通过名为TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的环境变量控制日志记录；它默认为0（显示所有日志），但可以设置为Level列下的以下值之一。

  Level | Level for Humans | Level Description                  
 -------|------------------|------------------------------------ 
  0     | DEBUG            | [Default] Print all messages       
  1     | INFO             | Filter out INFO messages           
  2     | WARNING          | Filter out INFO & WARNING messages 
  3     | ERROR            | Filter out all messages      

请参见以下使用Python的通用操作系统示例：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'  # or any {'0', '1', '2'}
import tensorflow as tf

可以在运行脚本的环境中设置此环境变量。例如，对于bash，它可以在文件~/.bashrc、/etc/environment、/etc/profile中，或者在实际的shell中作为：

TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 python my_tf_script.py

为了彻底，您还需要为Pythontf_logging模块设置级别，该模块用于例如摘要操作、单板、各种估计器等。

# append to lines above
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)  # or any {DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL}

对于1.14，如果您不更改为使用v1 API，您将收到如下警告：

# append to lines above
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)  # or any {DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL}

查看以下页面，了解TensorFlow测井信息；使用新的更新，您可以将日志详细性设置为调试，信息，警告，错误，或致命。例如：

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)

本页还介绍了可用于TF学习模型的监视器。这是这一页。

不过，这并不会阻止所有日志记录（只有TF Learn）。我有两个解决办法；一个是“技术正确”的解决方案（Linux），另一个涉及重建TensorFlow。

script -c 'python [FILENAME].py' | grep -v 'I tensorflow/'

另一方面，请参阅这个答案，其中涉及修改源和重建TensorFlow。

Answer 3

您可以使用os.environ禁用所有调试日志：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' 
import tensorflow as tf

测试tf 0.12和1.0

具体来说,，

0 = all messages are logged (default behavior)
1 = INFO messages are not printed
2 = INFO and WARNING messages are not printed
3 = INFO, WARNING, and ERROR messages are not printed