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)

我为此挣扎了一段时间，尝试了这里几乎所有的解决方案，但无法摆脱TF 1.14中的调试信息，我尝试了以下多个解决方案:

import os
import logging
import sys

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'  # FATAL
stderr = sys.stderr
sys.stderr = open(os.devnull, 'w')

import tensorflow as tf
tf.get_logger().setLevel(tf.compat.v1.logging.FATAL)
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(tf.compat.v1.logging.FATAL)

sys.stderr = stderr

import absl.logging
logging.root.removeHandler(absl.logging._absl_handler)
absl.logging._warn_preinit_stderr = False

调试信息仍然显示，最终帮助我重新启动我的电脑(实际上重新启动内核应该工作)。所以如果有人有类似的问题，试着在你设置环境变量后重新启动内核，简单但可能不会想到。

2.0更新(10/8/19) 设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL应该仍然有效(参见下文v0.12+更新)，但在2.0版到2.3版有报告的问题。Z固定在2.4及以后。如果设置TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL对您不起作用(同样，参见下文)，请尝试执行以下操作来设置日志级别:

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

另外，请参阅tf.autograph的文档。Set_verbosity设置签名日志消息的详细信息，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，你现在可以通过名为TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的环境变量来控制日志记录;它默认为0(显示所有日志)，但可以在Level列下设置为以下值之一。

  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      

请参阅下面使用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

您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~/中。Bashrc， /etc/environment， /etc/profile，或者在实际的shell中:

TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 python my_tf_script.py

为了更彻底，你还可以调用Python tf_logging模块的级别设置，该模块用于例如摘要操作，tensorboard，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，如果你没有更改为使用v1 API，你会收到如下警告:

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

---

**For Prior Versions of TensorFlow or TF-Learn Logging (v0.11.x or lower):**

查看下面的页面，了解TensorFlow日志记录的信息;使用新的更新，您可以将日志详细信息设置为DEBUG, INFO, WARN, ERROR或FATAL。例如:

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

该页还介绍了可以与TF-Learn模型一起使用的监视器。这是那一页。

不过，这并不会阻止所有日志记录(只会阻止TF-Learn)。我有两个解;一个是“技术上正确的”解决方案(Linux)，另一个涉及重建TensorFlow。

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

至于另一个，请参阅这个答案，其中涉及修改源代码和重建TensorFlow。

通常的python3日志管理器为我工作tensorflow==1.11.0:

import logging
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(logging.INFO)

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

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。