避免在标准错误上打印tensorflow

Question

任何人都知道是否有一种方法可以防止使用gpus'内存分配日志来防止tensorflow污染标准错误？ 我注意到执行以下命令时：

with tf.Session() as sess:

tensorflow在标准错误上打印关于内存和gpu资源分配的日志。类似的东西：

I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 48
Graphics Device pciBusID 0000:02:00.0
Free memory: 11.75GiB
...

出于重要原因，我想避免这种印刷。

Answer 1

这是最近修复的，如果你升级到TensorFlow 0.12或更高版本，它应该可用。

要禁用TensorFlow的所有日志记录输出，请在启动Python之前设置以下环境变量：

$ export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3
$ python ...

您还可以通过更改TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL：

的值来调整详细程度

• 0 =记录所有消息（默认行为）
• 1 =未打印INFO条消息
• 2 =未打印INFO和WARNING条消息
• 3 =未打印INFO，WARNING和ERROR条消息

Answer 2

  

默认为0，因此显示所有日志。将TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL设置为1以过滤掉INFO日志，将2设置为过滤掉WARNING，3以另外过滤掉ERROR。

Answer 3

您可以按照第一个答案中的描述在启动Python之前设置环境变量，也可以在Python代码中添加以下行：

import os  
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'  

根据您要使用的消息将3更改为值（0、1、2、3）。

PS：：如果您使用的是TensorFlow => 2.0，请确保在导入tensorflow之前先放置这些行，以使其生效。