tensorflow - TensorFlow 1.8 中的自定义日志处理程序

Question

对于以前版本的 TensorFlow，我们一直在覆盖 tf.logging._logger 的处理程序获取在我们的 Python 代码库的其余部分中使用的自定义日志记录行为:

标准化日志格式

以 INFO 级别记录到 stdout 和 DEBUG 到文件

在 GCP 上，使用易于搜索的字符串登录到 Stackdriver

例如，在 TF 1.7 上，以下代码段(省略了一些日志记录样板)

    import tensorflow as tf
    tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
    tf_logging = tf.logging._logger
    tf_logging.handlers = [_std_out_handler()]
    tf_logging.propagate = False
    _logging.info("EXPECTED LOG FORMAT")
    tf.logging.info("TF LOG FORMAT")

生产

[INFO |mrtx] 2018-05-18 15:10:07,613                                            /merantix_core/common/util/logging.py:189  --- EXPECTED LOG FORMAT
[INFO |mrtx] 2018-05-18 15:10:07,614  /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/tf_logging.py:116  --- TF LOG FORMAT

在 TF 1.8 中， tf.logging._logger不再可访问。基于此 thread ，我尝试设置

   tf_logging = _logging.getLogger('tensorflow')

在上面的代码片段中，但输出是

[INFO |mrtx] 2018-05-18 15:20:34,043                                            /merantix_core/common/util/logging.py:190  --- EXPECTED LOG FORMAT
INFO:tensorflow:TF LOG FORMAT

我看不到对 tf_logging.py 的任何更改TF 1.7 和 1.8 之间。我假设 tf_export 调用以前没有被强制执行，但现在正在强制执行。还有一些方法可以覆盖 tf.logging 的处理程序吗？ ?或者，是否有更规范的方法来获得上述功能？

Answer 1

以下代码使用 tensorflow 1.12.0 进行了很好的测试。

import tensorflow as tf
import logging

logger = logging.getLogger('tensorflow')
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
for h in logger.handlers:
    h.setFormatter(formatter)
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
tf.logging.info("testing")
tf.logging.debug("debug mesg")
tf.logging.warning("a warning mesg")

当我们导入 tensorflow 时，总会有一个记录器名称“tensorflow”。我们需要调用它并改变它的格式。
Logger.handlers仅包含一个处理程序。
tf.logging._get_logger()在 tf 1.12.0 中不起作用。

我们可以修改上面的代码，将处理程序(steam、文件、电子邮件等)添加到 tensorflow 记录器。