📅  最后修改于: 2023-12-03 14:46:07.537000             🧑  作者: Mango
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。
以下是tensorflow.get_logger()
函数的语法:
tf.compat.v1.get_logger()
它没有任何参数。只是返回全局的日志记录器对象。
该方法返回TensorFlow的全局日志记录器对象。
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。
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。