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在tensorflow中有函数可以直接log打印,这个跟ROS系统中打印函数差不多。
TensorFlow使用五个不同级别的日志消息。 按照上升的顺序,它们是DEBUG,INFO,WARN,ERROR和FATAL。 当您在任何这些级别配置日志记录时,TensorFlow将输出与该级别相对应的所有日志消息以及所有级别的严重级别。 例如,如果设置了ERROR的日志记录级别,则会收到包含ERROR和FATAL消息的日志输出,如果设置了一个DEBUG级别,则会从所有五个级别获取日志消息。默认情况下,TensorFlow在WARN的日志记录级别进行配置,但是在跟踪模型训练时,您需要将级别调整为INFO,这将提供适合操作正在进行的其他反馈。
下面给出例子:
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
from preprocessing import preprocessing_factory
import reader
import model
import time
import os
tf.app.flags.DEFINE_string('loss_model', 'vgg_16', 'The name of the architecture to evaluate. '
'You can view all the support models in nets/nets_factory.py')
tf.app.flags.DEFINE_integer('image_size', 256, 'Image size to train.')
tf.app.flags.DEFINE_string("model_file", "models.ckpt", "")
tf.app.flags.DEFINE_string("image_file", "a.jpg", "")
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
def main(_):
# Get image's height and width.
height = 0
width = 0
with open(FLAGS.image_file, 'rb') as img:
with tf.Session().as_default() as sess:
if FLAGS.image_file.lower().endswith('png'):
image = sess.run(tf.image.decode_png(img.read()))
else:
image = sess.run(tf.image.decode_jpeg(img.read()))
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
tf.logging.info('Image size: %dx%d' % (width, height))
if __name__=='__main__':
print("caoakfa")
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
tf.app.run()
输出结果为
原文链接:https://blog.csdn.net/caokaifa/article/details/80385501
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