TensorFlow用五个不同级别的日志信息。为了升序的严重性,他们是调试DEBUG,信息INFO,警告WARN,错误ERROR和致命FATAL的。当你配置日志记录在任何级别,TensorFlow将输出对应于更高程度的严重性和所有级别的日志信息。例如,如果设置错误的日志记录级别,将得到包含错误和致命消息的日志输出,并且如果设置了调试级别,则将从所有五个级别获取日志消息。

默认情况下,TensorFlow配置在日志记录级别的WARN,但当跟踪模型的训练,你会想要调整水平到INFO,这将提供额外的反馈如进程中的fit操作。

将下面的行添加到代码的开头(在导入之后)


tf.logging.info(
'Ignoring --checkpoint_path because a checkpoint already exists in %s'
% FLAGS.train_dir)
 
def main(_):
if not FLAGS.dataset_dir:
raise ValueError('You must supply the dataset directory with --dataset_dir') tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

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