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Tensorflow训练输出样式是否已更改？

TensorFlow训练输出样式是否已更改？

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow 2.0版本之前，训练输出样式是通过设置全局变量tf.compat.v1.logging.set_verbosity()来控制的。具体来说，有以下几种样式可供选择：

默认样式：默认情况下，TensorFlow会输出INFO级别的日志信息，包括每个训练步骤的损失值和其他相关信息。
只显示警告和错误：通过设置tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.WARN)可以只显示警告和错误级别的日志信息，减少输出的冗余信息。
只显示错误：通过设置tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)可以只显示错误级别的日志信息，进一步减少输出的冗余信息。
静默模式：通过设置tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.FATAL)可以完全关闭训练输出，只显示严重错误信息。

需要注意的是，上述设置仅适用于TensorFlow 1.x版本。在TensorFlow 2.0及更高版本中，使用tf.get_logger()方法来控制日志输出。具体来说，可以通过以下方式设置日志级别：

import logging
logger = tf.get_logger()
logger.setLevel(logging.ERROR)

上述代码将日志级别设置为ERROR，只显示错误级别的日志信息。

TensorFlow的训练输出样式的更改可以根据实际需求进行调整，以便在训练过程中获得所需的日志信息。对于更详细的日志记录和可视化需求，可以使用TensorBoard等工具来监视和分析训练过程中的指标和图表。

腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务，例如腾讯云AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/tai），腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow），以及腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）等，可以帮助用户在云端高效地进行TensorFlow模型的训练和部署。

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