Tensorflow抑制日志消息错误

Question

当我运行代码时，Tensorflow使隐藏的日志消息不显示。

我已经尝试了以下内容，但是找不到使我的代码正常工作的方法。

import logging
logger = tf.get_logger()
logger.setLevel(logging.ERROR)


import os
import tensorflow as tf

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

所以我的代码如下

import logging
import tensorflow as tf

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

我希望将调试消息放入我的文件example.log中，但是示例日志中什么也没出现。当我导入tensorflow时，消息不会出现，而当我不这样做时，它们会出现。

我需要同时使用tensorflow和日志记录，因为我使用的是现有代码。有没有办法让日志记录抑制Tensorflow？

Answer 1

两个事实：

1. logging.basicConfig 如果已经配置了根记录器，则什么都不做：

   如果根记录器已经为其配置了处理程序，则此函数不执行任何操作。

2. tensorflow具有absl-py将尝试在导入时通过将 a 附加NullHandler到根处理程序来初始化日志记录的依赖项：

   # The absl handler will always be attached to root, not the absl logger.
   if not logging.root.handlers:
     # Attach the absl handler at import time when there are no other handlers.
     # Otherwise it means users have explicitly configured logging, and the absl
     # handler will only be attached later in app.run(). For App Engine apps,
     # the absl handler is not used.
     logging.root.addHandler(_absl_handler)
   

   不知道为什么处理程序附加到根记录器而不是absl记录器，虽然 - 可能是一个错误或其他一些问题的解决方法。

所以问题是import tensorflow调用会import absl.logging导致早期的记录器配置。随后的调用（你的）logging.basicConfig将因此什么都不做。要解决此问题，您需要在导入之前配置日志记录tensorflow：

import logging
logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)
import tensorflow as tf

logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

经验法则：始终尽早调用您的日志记录配置。

以默认格式将日志写入文件

如果您只想将默认日志写入文件，abseillogger 也可以这样做：

from absl import logging as absl_logging

absl_logging.get_absl_handler().use_absl_log_file(
    program_name='mytool',
    log_dir='/var/logs/'
)