Vô hiệu hóa thông tin gỡ lỗi Tensorflow

Question

Bằng cách gỡ lỗi thông tin Tôi có nghĩa là những gì TensorFlow hiển thị trong thiết bị đầu cuối của tôi về các thư viện được nạp và các thiết bị tìm thấy, vv.

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

1,0 Update (5/20/17):

Trong TensorFlow 0.12+, mỗi issue này, bây giờ bạn có thể kiểm soát khai thác gỗ thông qua biến môi trường được gọi là TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL; giá trị mặc định là 0 (tất cả nhật ký được hiển thị), nhưng có thể được đặt thành 1 để lọc ra các nhật ký INFO, 2 để lọc thêm WARNING nhật ký và 3 để lọc thêm ERROR nhật ký. Xem generic dụ OS sau sử dụng Python:

import os 
import tensorflow as tf 

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

Đối với các phiên bản trước của TensorFlow hoặc TF-Tìm hiểu Logging, thấy như sau:

Xem trang dưới đây để biết thông tin về TensorFlow khai thác gỗ; với bản cập nhật mới, bạn có thể đặt độ dài ghi nhật ký thành DEBUG, INFO, WARN, ERROR hoặc FATAL. Ví dụ:

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

Trang này cũng đi qua màn hình có thể được sử dụng với các mô hình TF-Learn. Here is the page.

không chặn tất cả ghi nhật ký, mặc dù (chỉ TF-Learn). Tôi có hai giải pháp; một là một giải pháp 'kỹ thuật chính xác' (Linux) và cái kia liên quan đến việc xây dựng lại TensorFlow.

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

Mặt khác, vui lòng xem this answer liên quan đến sửa đổi nguồn và xây dựng lại TensorFlow.

Answer 2

Tôi cũng gặp vấn đề này (trên tensorflow-0.10.0rc0), nhưng không thể khắc phục vấn đề kiểm tra mũi quá mức thông qua các câu trả lời được đề xuất.

Tôi đã giải quyết được điều này bằng cách thăm dò trực tiếp vào trình ghi lưu lượng. Không đúng hầu hết các bản sửa lỗi, nhưng hoạt động tuyệt vời và chỉ làm ô nhiễm các tập tin thử nghiệm trực tiếp hoặc gián tiếp nhập khẩu tensorflow:

# Place this before directly or indirectly importing tensorflow 
import logging 
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.WARNING) 

Answer 3

Bạn có thể vô hiệu hóa tất cả các bản ghi gỡ lỗi bằng os.environ:

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

Thử nghiệm trên tf 0.12 và 1.0