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 batch_size = 1024 epochs = 5 hidden_units = [256, 128] learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.2 # Load data train_data, test_data, feature_columns = load_data(file_train, file_test, read_part, sample_num) # Preprocess data train_data, test_data = preprocess_data(train_data, test_data, feature_columns) # Build model model = build_model(feature_columns, embed_dim, hidden_units, learning_rate, dropout_rate) # Train model train_model(model, train_data, batch_size, epochs) # Evaluate model evaluate_model(model, test_data) # Save model save_model(model)

相关问题

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。

os.environ['tf_cpp_min_log_level'] = '3'

这是一行Python代码，意思是将环境变量tf_cpp_min_log_level设置为3。这个变量是用来控制TensorFlow C++库的日志输出级别的，设置为3表示只输出错误信息，不输出警告和调试信息。