TensorFlow用五个不同级别的日志信息。为了升序的严重性，他们是调试DEBUG，信息INFO，警告WARN，错误ERROR和致命FATAL的。当你配置日志记录在任何级别，TensorFlow将输出对应于更高程度的严重性和所有级别的日志信息。例如，如果设置错误的日志记录级别，将得到包含错误和致命消息的日志输出，并且如果设置了调试级别，则将从所有五个级别获取日志消息。

默认情况下，TensorFlow配置在日志记录级别的WARN，但当跟踪模型的训练，你会想要调整水平到INFO，这将提供额外的反馈如进程中的fit操作。

将下面的行添加到代码的开头（在导入之后）

tf.logging.info( 'Ignoring --checkpoint_path because a checkpoint already exists in %s' % FLAGS.train_dir)

def main(_):   if not FLAGS.dataset_dir:     raise ValueError('You must supply the dataset directory with --dataset_dir')   tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)