如何使用tf.log进行Python日志记录

一、什么是日志记录

在编写代码的过程中，我们常常需要输出一些信息，以便在程序运行时能够快速定位问题。这种输出信息的操作叫做日志记录。通过记录程序运行过程中的关键信息，可以更加清晰地了解程序的运行情况，及时发现和解决问题。

二、为什么需要日志记录

如果我们在程序出现错误时，只是简单地打印一些信息，这样并不能提供足够的帮助。而通过日志记录，我们可以更加详细地了解程序运行状态，比如在什么时刻发生了错误以及错误的具体信息，帮助我们更加高效地定位问题所在，解决问题的效率也会大大提高。

三、Python的日志记录模块

Python中有很多日志模块，其中比较流行的是logging模块。但是在TensorFlow中，由于需要对TensorFlow程序的运行情况进行记录，所以我们还需要使用TensorFlow提供的tf.logging模块。

四、如何使用tf.log进行日志记录

TensorFlow提供的tf.logging模块基于logging模块进行了封装，可以更加方便地进行日志记录。下面是一个简单的例子，展示了如何使用tf.log进行日志记录：

import tensorflow as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) #设置日志输出级别

def main():
    a = 1
    b = 2
    tf.logging.info('a=%d,b=%d' %(a,b))    #输出日志信息

if __name__ == "__main__":
    main()

输出结果如下：

I0803 20:52:06.681929 139785948213568 :7] a=1,b=2

  

可以看到，输出信息以'I'作为前缀，表示INFO级别；接下来是时间戳和程序文件名行号等信息，最后是我们输出的日志信息。

五、tf.log的几个参数

在使用tf.log时，我们可以传入一些参数，以便更好地控制日志信息的输出，包括：

1. tf.logging.set_verbosity()：用于设置输出级别，可以设置的级别有DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL。

2. tf.logging.log()：用于直接输出日志信息，可以指定输出级别；

3. tf.logging.debug()：输出DEBUG级别的日志信息；

4. tf.logging.info()：输出INFO级别的日志信息；

5. tf.logging.warn()：输出WARN级别的日志信息；

6. tf.logging.error()：输出ERROR级别的日志信息；

7. tf.logging.fatal()：输出FATAL级别的日志信息。

下面是一个带参数的例子：

import tensorflow as tf

def main():
    a = 1
    b = 2
    tf.logging.log(tf.logging.ERROR, 'a=%d,b=%d' %(a,b))    #输出日志信息

if __name__ == "__main__":
    main()

输出结果如下：

E0803 21:09:26.269379 139670265900352 :6] a=1,b=2

  

六、总结

tf.logging是TensorFlow提供的一个用于日志记录的模块，基于Python的logging模块进行了封装，支持多种输出级别和参数控制，可以方便高效地记录程序的运行情况。