Python – tensorflow.get_logger()

简介

在使用TensorFlow进行模型训练和调试时，日志记录是一个非常重要的部分。TensorFlow提供了一个内置的日志记录系统，可以轻松记录训练过程中的所有详细信息。

tensorflow.get_logger()函数是TensorFlow提供的一个方法，可以返回全局日志记录器对象。该全局日志记录器对象提供了不同级别的日志记录，包括调试、信息、警告和错误等级别。在使用TensorFlow进行开发和调试时，我们可以使用tensorflow.get_logger()方法返回的全局日志记录器对象来记录详细的调试信息和错误信息。

语法

以下是tensorflow.get_logger()函数的语法：

tf.compat.v1.get_logger()

参数

它没有任何参数。只是返回全局的日志记录器对象。

返回值

该方法返回TensorFlow的全局日志记录器对象。

示例

以下是一个简单的示例，演示如何使用tensorflow.get_logger()方法记录调试信息：

import tensorflow as tf

logger = tf.compat.v1.get_logger()
logger.setLevel(tf.compat.v1.logging.DEBUG)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = tf.multiply(a, b)

logger.debug("a = %s" % a)
logger.debug("b = %s" % b)
logger.debug("a * b = %s" % c)

该示例中，我们首先使用tf.compat.v1.get_logger()方法返回全局日志记录器对象。接下来，我们将日志记录级别设置为调试模式，以便记录更详细的信息。然后，我们定义三个TensorFlow变量。最后，我们使用全局日志记录器对象记录了变量a、b和c的信息。

结论

在TensorFlow开发和调试中，使用tensorflow.get_logger()方法返回全局日志记录器对象是非常方便的。通过启用不同级别的记录器来记录训练过程中的详细信息，可以帮助开发人员更方便地调试和优化TensorFlow模型。