您是对的,没有旋钮可以做到这一点。
如果您确实不能这样做, tf.logging
是基于python日志记录的。因此, import logging tf.logging._logger.basicConfig(filename='tensorflow.log', level=logging.DEBUG)
请注意,您自己位于不受支持的路径上,并且该行为可能随时中断。
您也可以在我们的github问题页面上提交功能请求。
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您是对的,没有旋钮可以做到这一点。
如果您确实不能这样做, tf.logging
是基于python日志记录的。因此, import logging tf.logging._logger.basicConfig(filename='tensorflow.log', level=logging.DEBUG)
请注意,您自己位于不受支持的路径上,并且该行为可能随时中断。
您也可以在我们的github问题页面上提交功能请求。
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import logging
# get TF logger
log = logging.getLogger('tensorflow')
log.setLevel(logging.DEBUG)
# create formatter and add it to the handlers
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# create file handler which logs even debug messages
fh = logging.FileHandler('tensorflow.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(formatter)
log.addHandler(fh)
我的解决方案受此线程启发。
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我正在使用TensorFlow-Slim,它通过
tf.logging
将一些有用的日志记录输出到控制台。我想将这些日志记录重定向到文本文件,但是找不到这样做的方法。我查看了tf_logging.py
源代码,该源代码公开了以下内容,但似乎没有选择将日志写入文件的选项。如果我错过了什么,请告诉我。