os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

这是一个设置环境变量的语句，用于设置 Tensorflow 的日志级别。其中，TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 环境变量可以设置 Tensorflow 的日志级别，其值为 0、1、2 或 3，分别对应不显示任何日志、只显示错误日志、显示错误和警告日志、显示所有日志。在这个语句中，将日志级别设置为了 2，表示只显示错误和警告日志。

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if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_units = [256, 128] # load data train_X, train_y, test_X, test_y, feature_columns, target_column = load_data(file_train, file_test, read_part, sample_num) # build model model = build_model(embed_dim, feature_columns, target_column, hidden_units) # train model train_model(model, train_X, train_y, test_X, test_y, batch_size, epoch, learning_rate) # save model model.save(model_path)

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']

`os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']`是一个用于设置TensorFlow日志级别的环境变量。

TensorFlow在运行时会输出各种日志信息，包括错误信息、警告信息、调试信息等。`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`可以控制输出的日志等级，从而减少输出的日志信息。

以下是`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`可以设置的值和对应的日志等级：

- 0：输出所有日志信息（默认值）
- 1：忽略通知信息
- 2：忽略通知信息和警告信息
- 3：同时忽略通知信息、警告信息和错误信息

例如，如果你想忽略警告和错误信息，可以在程序中添加以下代码：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf

这将会使得TensorFlow只输出错误信息，并忽略警告和通知信息。