Keras 干扰 python 日志记录答案

【问题标题】：Keras interfering with python loggingKeras 干扰 python 日志记录
【发布时间】：2019-09-07 17:50:39
【问题描述】：

我想记录一些加载到训练有素的 keras 模型中的 python 代码。出于某种原因，如果导入了 keras load_model，则 (python) 日志记录不起作用。但是，如果我不导入 keras，（python）日志记录工作正常。

这行得通：

import logging

LOG_FORMAT = "%(levelname)s %(asctime)s - %(message)s"
logging.basicConfig(filename="logs/my_logs.log",
                    level=logging.DEBUG,
                    format=LOG_FORMAT)
logger = logging.getLogger()

def do_stuff():
    logging.info("About to do stuff")
    ... stuff gets done here...

这行不通

import logging
from keras.models import load_model

my_model = load_model("fetch_preprocess/lstm_model.h5")

LOG_FORMAT = "%(levelname)s %(asctime)s - %(message)s"
logging.basicConfig(filename="logs/my_logs.log",
                    level=logging.DEBUG,
                    format=LOG_FORMAT)
logger = logging.getLogger()

def do_stuff():
    logging.info("About to do stuff")
    pred = my_model.predict(data)
    ... stuff gets done here...

“不起作用”是指logging 模块不起作用

创建一个新的日志文件
在调用logging 时写入该文件

但不会抛出任何错误。所以我觉得这很奇怪。

我相信 Keras / tensorflow 会干扰日志记录（因为我对代码所做的唯一更改是排除 Keras，然后日志记录工作正常）。

有什么方法可以抑制 keras 在后台执行的操作，以便我可以使用 python 日志记录？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow logging keras

【解决方案1】：

这个问题是由于包的0.7.0 版本abseil 中的错误，并且它已在其0.8.0 版本中修复，如Github link 中所述。

解决这个问题的方法是将包abseil升级到大于等于0.8。

示例代码

创建一个新的日志文件并
在调用日志记录时写入该文件

如下图：

!pip install --upgrade absl-py

import logging
from keras.models import load_model

my_model = load_model("fetch_preprocess/lstm_model.h5")

LOG_FORMAT = "%(levelname)s %(asctime)s - %(message)s"
logging.basicConfig(filename="logs/my_logs.log",
                    level=logging.DEBUG,
                    format=LOG_FORMAT)
logger = logging.getLogger()

def do_stuff():
    logging.info("About to do stuff")
    pred = my_model.predict(data)
    ... stuff gets done here...

do_stuff()

` 希望这可以帮助。快乐学习！

【讨论】：

【解决方案2】：

正如你提到的，我也认为Keras 只是用它自己的记录器替换你的记录器。但是，您可以执行以下操作：

import logging as my_logging
from keras.models import load_model

my_model = load_model("fetch_preprocess/lstm_model.h5")

LOG_FORMAT = "%(levelname)s %(asctime)s - %(message)s"
my_logging.basicConfig(filename="logs/my_logs.log",
                    level=my_logging.DEBUG,
                    format=LOG_FORMAT)
my_logger = my_logging.getLogger()

【讨论】：