Tensorflow: TF 1.x: "बहिष्कृत" चेतावनी संदेशों को हटा दें

को निर्मित 22 मार्च 2019 · 29टिप्पणियाँ · स्रोत: tensorflow/tensorflow

मुझे पता है कि कार्यात्मक एपीआई, जैसे tf.layers.dense, TF 2.0 में गायब हो जाएंगे। हालांकि, उनके विकल्प, tf.keras.layers, TF 1.x के अन्य घटकों के साथ संगत नहीं हैं, उदाहरण के लिए, वे वेरिएबल स्कोप (#27016) का भी समर्थन नहीं करते हैं। इसलिए मैं TF 1.x में पदावनत API पर टिका रहूंगा।
क्या आप कृपया इस तरह के घृणित "बहिष्कृत" चेतावनी संदेशों को हटा देंगे: xxx (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Use keras.layers.xxx instead.

स्रोत

erikchwang

👍15

सबसे उपयोगी टिप्पणी

1.14.0 केवल यह काम करता है:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)

mrgloom 22 अग॰ 2019

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सभी 29 टिप्पणियाँ

आप इसका इस्तेमाल कर सकते हैं :-
आयात ओएस
tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

विस्तार से:-
0 = सभी संदेश लॉग किए गए हैं (डिफ़ॉल्ट व्यवहार)
1 = जानकारी संदेश मुद्रित नहीं हैं
2 = सूचना और चेतावनी संदेश मुद्रित नहीं होते हैं
3 = जानकारी, चेतावनी और त्रुटि संदेश मुद्रित नहीं होते हैं

shashvatshahi1998 22 मार्च 2019

👎86 👍10 😕3

यह वही है जो मैं वर्षों से उपयोग कर रहा हूं
यह बहिष्करण चेतावनी को रोक नहीं सकता

erikchwang 22 मार्च 2019

👍36

वैसे, पुराने घटकों को हटाने से पहले, क्या आप कृपया वर्तमान कार्यक्षमता को पूरा करेंगे? #27042 देखें। ऐसा लगता है कि TF व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कार्यों को हटाने में बहुत अच्छा है, लेकिन अपने कमजोर बिंदुओं को सुधारने में खराब है

erikchwang 22 मार्च 2019

👍24

जो लोग TensorFlow के वास्तविक संस्करण का उपयोग करना चाहते हैं, भविष्य में क्या होने वाला है, उन्हें सूचित करने के लिए बहिष्करण संदेशों की आवश्यकता होती है, और उन्हें अनुकूलन के लिए समय देना होता है।

इसलिए, हम इन संदेशों को निकालने में सक्षम नहीं होंगे। आप इस निजी एपीआई का उपयोग करके उन्हें अपने लिए अक्षम कर सकते हैं

import tensorflow.python.util.deprecation as deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False

mihaimaruseac 22 मार्च 2019

👍43 👎26 ❤13 🚀1

धन्यवाद
#27045 देखें, कोई सुझाव?

erikchwang 22 मार्च 2019

इस कोड ने मुझे एक त्रुटि दी:

import tensorflow.python.util.deprecation as deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'python'

लेकिन आयात लाइन को बदलने से यह काम कर गया (और वांछित के रूप में बहिष्करण चेतावनियों को दबा देता है):

from tensorflow.python.util import deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False

धन्यवाद

skylogic004 12 जून 2019

👍48 👎12 ❤1

@ skylogic004 यह हाल ही की रात से है/हाल के मास्टर से स्रोत से निर्मित है?

mihaimaruseac 12 जून 2019

@mihaimaruseac ओह, मैं एनाकोंडा से tf 1.13 का उपयोग कर रहा हूं (मैं इस बात से परिचित नहीं हूं कि यह किस शाखा और निर्माण से मूल रूप से आया होगा, क्षमा करें, लेकिन शायद यह आपके लिए पर्याप्त जानकारी है?)

$ python
Python 3.6.6 | packaged by conda-forge | (default, Jul 26 2018, 11:48:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32  
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.                                          
>>> import tensorflow as tf                                                                                     
>>> tf.__version__                                                                                              
'1.13.1'                                                                                                        

$ conda list | grep tensor
tensorboard               1.13.1           py36h33f27b4_0
tensorflow                1.13.1          gpu_py36h1635174_0
tensorflow-base           1.13.1          gpu_py36h0fff12a_0
tensorflow-estimator      1.13.0                     py_0
tensorflow-gpu            1.13.1               h0d30ee6_0

एनाकोंडा पैकेज का लिंक: https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu

skylogic004 12 जून 2019

फिर यह ऐसा कुछ नहीं है जिसके बारे में मुझे चिंता करनी चाहिए (पूर्ण संदर्भ: पिछले एक सप्ताह में मेरे द्वारा किए गए कुछ बदलावों के कारण आयात में कुछ विफलताएं हुई हैं, लेकिन वे केवल मास्टर कोड पर हैं, जो ऐसा प्रतीत नहीं होता है)

mihaimaruseac 12 जून 2019

डेवलपर्स के लिए बहिष्करण चेतावनियां महत्वपूर्ण हैं। वे सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी नहीं हो सकते हैं। इसलिए ऐसी स्थितियां हैं जहां उन्हें बंद करना वांछनीय है।

पायथन में sys.warnoptions जो उदाहरण के लिए PYTHONWARNINGS माध्यम से सेट किया जा सकता है, उदाहरण के लिए:
PYTHONWARNINGS=ignore ।

जैसा कि पहले बताया गया है, TensorFlow का अपना TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL विकल्प है।

और TensorFlow Python लॉगिंग API भी है (जिसके बारे में मेरा मानना था कि यह पहले काम करता था):

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)

यह कि उपरोक्त विकल्पों में से कोई भी चेतावनी संदेशों को मुद्रित होने से नहीं रोक रहा है, यह एक बग प्रतीत होता है।

_PRINT_DEPRECATION_WARNINGS ध्वज आंतरिक प्रतीत होता है और इसे किसी भी समय हटाया जा सकता है।

संपादित करें: क्षमा करें, मैं टेंसरफ़्लो चेतावनियों के लिए numpy FuturreWarning s को भ्रमित कर रहा था। लॉगिंग स्तर सेट करने का अंतिम विकल्प आम तौर पर अभी भी काम करना चाहिए।

de-code 8 अग॰ 2019

👍28 ❤5

1.14.0 केवल यह काम करता है:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)

mrgloom 22 अग॰ 2019

👍62 ❤18 🎉13 🚀4 😄3 👀1

r1.14 और आगे के लिए, यह प्रयास करें:

try:
    from tensorflow.python.util import module_wrapper as deprecation
except ImportError:
    from tensorflow.python.util import deprecation_wrapper as deprecation
deprecation._PER_MODULE_WARNING_LIMIT = 0

वैसे भी, यह आंतरिक है और परिवर्तन का विषय है।

figroc 12 सित॰ 2019

👍4

या TF2.0 पर स्विच करें जहां बहिष्करण चेतावनियां हटा दी जाती हैं (आवश्यकतानुसार नहीं)।

mihaimaruseac 12 सित॰ 2019

👎62 😄8 😕3 🚀2 👀1

जब तक आप IDE के अच्छे चयन का उपयोग नहीं करते :p
केवल एक चीज जिसने मुझे रोल बैक किया वह स्वत: पूर्ण मुद्दा था इसलिए ये दमन अनुरोध वैध आईएमओ हैं।

jubjamie 17 सित॰ 2019

स्वतः पूर्णता अधिकतर हल हो गई है

mihaimaruseac 17 सित॰ 2019

जो सुझाव दिया गया है, उन सभी का प्रयास किया:

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
from tensorflow.python.util import deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False
try:
    from tensorflow.python.util import module_wrapper as deprecation
except ImportError:
    from tensorflow.python.util import deprecation_wrapper as deprecation
deprecation._PER_MODULE_WARNING_LIMIT = 0

फिर भी, चेतावनियों का ढेर है।

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:519: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:520: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:525: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:544: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:550: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
TF version 1.14.0

उबंटू 16.04
पायथन 3.6.8

pyotr777 24 अक्तू॰ 2019

👍9 😄4

@ pyotr777 अजगर निर्मित चेतावनियों के लिए, आपको दबाने के लिए निम्नलिखित का उपयोग करना चाहिए:

warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)
warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning)

figroc 24 अक्तू॰ 2019

👍10 👎1

@ pyotr777 वे

अधिक डाउनवोट प्राप्त करने के जोखिम पर, कृपया 2.0 . पर स्विच करें

mihaimaruseac 24 अक्तू॰ 2019

😄8

भविष्य की चेतावनी

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)
warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning)

दबाया नहीं

/usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])

bhushanbrb 9 जन॰ 2020

मेरे लिए इसने t2.0 चेतावनी के लिए काम किया

import tensorflow as tf
tf.get_logger().warning('test')
# WARNING:tensorflow:test
tf.get_logger().setLevel('ERROR')
tf.get_logger().warning('test')

FYI करें TensorFlow में लॉगिंग TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL के रूप में बदल गया अब काम नहीं कर रहा है

bhushanbrb 9 जन॰ 2020

फिर भी, चेतावनियों का ढेर है।

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के समानार्थी के रूप में पदावनत किया जाता है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के पर्यायवाची के रूप में बहिष्कृत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])

कृपया 1 से 0 को बदलने के लिए एक-एक करके प्रयास करें जैसे: _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) से _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8 , 0)]) जो मेरे लिए काम करता है

TiwaPhil 14 जन॰ 2020

@TiwaPhil https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/27023#issuecomment -545991801

mihaimaruseac 14 जन॰ 2020

solve warnings

TiwaPhil 14 जन॰ 2020

आप एक नुकीले संस्करण का उपयोग कर रहे हैं जो आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे TF संस्करण के साथ थोड़ा असंगत है।

मेरे लिए डालने का काम किया

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore',category=FutureWarning)

इससे पहले

import tensorflow as tf

और अन्य सभी आयात।

मेरे पास TF 1.14.0 और सुन्न 1.18.1 है।

pyotr777 15 जन॰ 2020

👍6

टेंसरफ़्लो आयात करने से पहले, आपको इसे लागू करना चाहिए:
आयात चेतावनी
चेतावनियाँ। फ़िल्टर चेतावनी ('अनदेखा करें', श्रेणी = भविष्य की चेतावनी)
चेतावनियाँ। फ़िल्टर चेतावनी ('अनदेखा करें', श्रेणी = पदावनति चेतावनी)
यह टेंसरफ़्लो == 1.12.0, numpy == 1.18.1, पायथन 3.6 . के लिए काम करता है

szuer2018 16 फ़र॰ 2020

❤1

मैंने यह कोशिश की:

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore',category=FutureWarning)
warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)

और यह मेरे लिए तब काम नहीं आया जब मैंने अजगर को गैर-अंतःक्रियात्मक रूप से चलाया tensorflow==1.14.0 , numpy==1.18.1 , python==3.6.10 , लेकिन इसने एक इंटरैक्टिव सत्र में काम किया।

mikeyEcology 20 फ़र॰ 2020

मैंने पाया कि जब मैं पाइथन को अंतःक्रियात्मक और गैर-संवादात्मक रूप से चलाता हूं तो निम्नलिखित काम करता है। टेंसरफ़्लो 2.X का उपयोग करते समय, आप इसका उपयोग कर सकते हैं:

import tensorflow as tf
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)

और टेंसरफ़्लो 1.X का उपयोग करते समय (मेरे लिए 1.14 पर काम किया):

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)

mikeyEcology 21 फ़र॰ 2020

👍5 🎉1 👎1

मैं टीएफ 1.13.1 . का उपयोग कर रहा हूँ
यह काम:

import tensorflow as tf
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)

.compat.v1 की आवश्यकता नहीं है।

zchrissirhcz 3 जून 2020

मैंने सभी तरीकों की कोशिश की, लेकिन उनमें से किसी ने भी ज्यूपिटर नोटबुक में काम नहीं किया ...

warnings.filterwarnings('ignore',category=FutureWarning)
यह टेंसरफ़्लो आयात करते समय चेतावनियों को अनदेखा कर सकता है, लेकिन अगर मैं मॉडल लोड करता हूं तो अभी भी कई सारे चेतावनी मौजूद हैं ...

destinyzs 25 सित॰ 2020

😕1

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