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Python 如何在使用tensorflow对象检测api时防止每一步的打印丢失？

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Python 如何在使用tensorflow对象检测api时防止每一步的打印丢失？,python,tensorflow,deep-learning,google-colaboratory,object-detection-api,Python,Tensorflow,Deep Learning,Google Colaboratory,Object Detection Api,我正在使用Google Colab中的Tensorflow对象检测API进行培训。我想抑制打印每一步的损失，因为在30分钟后，由于单元格的输出打印了大量文本，网页崩溃。我必须每隔30分钟左右手动清除单元格的输出，以避免此问题。是否有办法修改train.py代码，以便Tensorflow在每一步都停止打印损耗。我尝试将research/object\u detection/legacy/train.py第57行中的代码从tf.logging.set\u verbosity（tf.logging.I

我正在使用Google Colab中的Tensorflow对象检测API进行培训。我想抑制打印每一步的损失，因为在30分钟后，由于单元格的输出打印了大量文本，网页崩溃。我必须每隔30分钟左右手动清除单元格的输出，以避免此问题。是否有办法修改
train.py
代码，以便Tensorflow在每一步都停止打印损耗。我尝试将
research/object\u detection/legacy/train.py
第57行中的代码从
tf.logging.set\u verbosity（tf.logging.INFO）
更改为
tf.logging.set\u verbosity（tf.logging.WARN）
，但它似乎不起作用。有什么建议/解决办法吗？

添加
如果这是print语句末尾的print语句

在单元格的第一行添加
%%capture
，以便单元格不打印

和特定功能


来自IPython.utils导入io

捕获io.capture_output（）时的
：

函数（）
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如果这是print语句末尾的print语句

在单元格的第一行添加
%%capture
，以便单元格不打印

和特定功能


来自IPython.utils导入io

捕获io.capture_output（）时的
：
函数（）