如何使用tf.log進行Python日誌記錄

一、什麼是日誌記錄

在編寫代碼的過程中，我們常常需要輸出一些信息，以便在程序運行時能夠快速定位問題。這種輸出信息的操作叫做日誌記錄。通過記錄程序運行過程中的關鍵信息，可以更加清晰地了解程序的運行情況，及時發現和解決問題。

二、為什麼需要日誌記錄

如果我們在程序出現錯誤時，只是簡單地列印一些信息，這樣並不能提供足夠的幫助。而通過日誌記錄，我們可以更加詳細地了解程序運行狀態，比如在什麼時刻發生了錯誤以及錯誤的具體信息，幫助我們更加高效地定位問題所在，解決問題的效率也會大大提高。

三、Python的日誌記錄模塊

Python中有很多日誌模塊，其中比較流行的是logging模塊。但是在TensorFlow中，由於需要對TensorFlow程序的運行情況進行記錄，所以我們還需要使用TensorFlow提供的tf.logging模塊。

四、如何使用tf.log進行日誌記錄

TensorFlow提供的tf.logging模塊基於logging模塊進行了封裝，可以更加方便地進行日誌記錄。下面是一個簡單的例子，展示了如何使用tf.log進行日誌記錄：

import tensorflow as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) #設置日誌輸出級別

def main():
    a = 1
    b = 2
    tf.logging.info('a=%d,b=%d' %(a,b))    #輸出日誌信息

if __name__ == "__main__":
    main()

輸出結果如下：

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

可以看到，輸出信息以’I’作為前綴，表示INFO級別；接下來是時間戳和程序文件名行號等信息，最後是我們輸出的日誌信息。

五、tf.log的幾個參數

在使用tf.log時，我們可以傳入一些參數，以便更好地控制日誌信息的輸出，包括：

1. tf.logging.set_verbosity()：用於設置輸出級別，可以設置的級別有DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL。

2. tf.logging.log()：用於直接輸出日誌信息，可以指定輸出級別；

3. tf.logging.debug()：輸出DEBUG級別的日誌信息；

4. tf.logging.info()：輸出INFO級別的日誌信息；

5. tf.logging.warn()：輸出WARN級別的日誌信息；

6. tf.logging.error()：輸出ERROR級別的日誌信息；

7. tf.logging.fatal()：輸出FATAL級別的日誌信息。

下面是一個帶參數的例子：

import tensorflow as tf

def main():
    a = 1
    b = 2
    tf.logging.log(tf.logging.ERROR, 'a=%d,b=%d' %(a,b))    #輸出日誌信息

if __name__ == "__main__":
    main()

輸出結果如下：

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

六、總結

tf.logging是TensorFlow提供的一個用於日誌記錄的模塊，基於Python的logging模塊進行了封裝，支持多種輸出級別和參數控制，可以方便高效地記錄程序的運行情況。