关闭Tensorflow调试信息开关

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
...

当前回答

因为TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL对我没用，你可以试试:

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.WARN)

在tensorflow v1.6.0中为我工作过

2018-07-13 14:38:03

其他回答

为了兼容Tensorflow 2.0，你可以使用tf.get_logger

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

2019-03-13 12:35:05

献给那些还在努力获得操作系统的人。environ解决方案的工作，检查这是放在你导入tensorflow在你的脚本，就像mwweb的答案:

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

2020-10-20 15:26:02

大多数答案在这里工作，但你必须使用他们每次你打开一个新的会话(例如与JupyterLab)。要使更改生效，必须设置环境变量。

Linux:

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL="3"

(也可以将上面的行添加到.bashrc中，使更改永久，而不仅仅是针对会话)

窗口:

setx TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL "3"

两者都为用户设置环境变量。

2022-11-27 14:54:48

如果你只需要清除屏幕上的警告输出，你可能想在导入tensorflow后立即使用这个简单的命令清除控制台屏幕(根据我的经验，它比禁用所有调试日志更有效):

在windows中:

import os
os.system('cls')

在Linux或Mac中:

import os
os.system('clear')

2020-03-30 18:54:21

是的，我正在使用tf 2.0 beta，并想启用/禁用默认日志记录。tf1中的环境变量和方法。X似乎不再存在了。

我在PDB中发现了这个方法:

# close the TF2 logger
tf2logger = tf.get_logger()
tf2logger.error('Close TF2 logger handlers')
tf2logger.root.removeHandler(tf2logger.root.handlers[0])

然后添加自己的日志记录器API(在本例中是基于文件的)

logtf = logging.getLogger('DST')
logtf.setLevel(logging.DEBUG)

# file handler
logfile='/tmp/tf_s.log'
fh = logging.FileHandler(logfile)
fh.setFormatter( logging.Formatter('fh %(asctime)s %(name)s %(filename)s:%(lineno)d :%(message)s') )
logtf.addHandler(fh)
logtf.info('writing to %s', logfile)

2019-08-12 18:35:52

关闭Tensorflow调试信息开关

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