设置GLOG_minloglevel = 1以防止Caffe在Shell中输出
caffe
deep-learning
neural-network
python
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我正在使用Caffe，它在加载神经网络时将大量输出输出到Shell。
我想抑制该输出，可以通过在运行Python脚本时设置GLOG_minloglevel=1来实现。我尝试使用下面的代码来做到这一点，但是我仍然从加载网络中获得所有输出。如何正确抑制输出？ 

os.environ["GLOG_minloglevel"] = "1"
net = caffe.Net(model_file, pretrained, caffe.TEST)
os.environ["GLOG_minloglevel"] = "0"
参考资料：
Stack Overflow
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共 2 个回答
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要抑制输出级别，您需要将日志级别至少增加到 2 

 os.environ['GLOG_minloglevel'] = '2'

级别是

0-调试
1-信息（仍然有很多输出）
2-警告
3-错误

更新：
由于此标志是caffe 全局的 ，因此必须在导入caffe软件包之前设置它（如jbum所指出）。一旦设置了标志并导入了caffe ，就无法更改GLOG工具的行为。

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我能够使用Shai的解决方案 ，但是只能通过在调用之前在Python中执行该行来实现

import caffe
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