Tensorflow: TF 1.x: "사용되지 않는" 경고 메시지 제거

당신은 이것을 사용할 수 있습니다
수입 OS
텐서플로를 tf로 가져오기
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

자세히:-
0 = 모든 메시지가 기록됨(기본 동작)
1 = INFO 메시지가 인쇄되지 않음
2 = INFO 및 WARNING 메시지가 인쇄되지 않음
3 = INFO, WARNING 및 ERROR 메시지가 인쇄되지 않음

이것은 내가 몇 년 동안 사용하고있는 것입니다
사용 중단 경고를 중지할 수 없습니다.

그건 그렇고, 이전 구성 요소를 더 이상 사용하지 않기 전에 현재 기능을 완료하시겠습니까? #27042를 참조하십시오. TF는 널리 사용되는 기능을 비추천하는 데는 매우 뛰어나지만 약점을 개선하는 데는 서툴다.

실제 버전의 TensorFlow를 사용하려는 사람들에게 앞으로 일어날 일을 알리고 적응할 시간을 주기 위해 지원 중단 메시지가 필요합니다.

따라서 이러한 메시지는 삭제할 수 없습니다. 이 비공개 API를 사용하여 직접 비활성화할 수 있습니다.

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

감사 해요
#27045, 제안 사항이 있습니까?

이 코드는 나에게 오류를 주었다:

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

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

그러나 가져오기 줄을 변경하면 작동하게 됩니다(원하는 대로 사용 중단 경고가 표시되지 않음).

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

감사 해요

@skylogic004 이것은 최근 마스터의 소스에서 최근 야간/빌드에서 가져온 것입니까?

@mihaimaruseac 오, 저는 아나콘다의 tf 1.13을 사용하고 있습니다.

$ 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

아나콘다 패키지 링크: https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu

그렇다면 걱정할 필요가 없습니다(전체 컨텍스트: 지난 주에 내가 만든 일부 변경으로 인해 가져오기에 약간의 실패가 있었지만 이는 마스터 코드에만 있는 것이므로 그렇지 않은 것 같습니다)

사용 중단 경고는 개발자에게 중요합니다. 사용자에게 그다지 유용하지 않을 수 있습니다. 따라서 스위치를 끄는 것이 바람직한 상황이 있습니다.

Python에는 sys.warnoptions 가 있습니다. 예를 들어 PYTHONWARNINGS 를 통해 설정할 수 있습니다. 예:
PYTHONWARNINGS=ignore .

TensorFlow에는 앞에서 지적한 대로 자체 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 옵션이 있습니다.

그리고 TensorFlow Python 로깅 API도 있습니다(이전에 효과가 있다고 믿었습니다).

import tensorflow as tf

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

위의 어떤 옵션도 경고 메시지가 인쇄되는 것을 막지 못한다는 것은 버그인 것 같습니다.

_PRINT_DEPRECATION_WARNINGS 플래그는 내부에 있는 것으로 보이며 언제든지 제거될 수 있습니다.

편집: 죄송합니다. tensorflow 경고에 대해 numpy FuturreWarning 을 혼동했습니다. 로깅 수준을 설정하는 마지막 옵션은 일반적으로 여전히 작동합니다.

1.14.0 에서만 작동합니다.

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

r1.14 이상의 경우 다음을 시도하십시오.

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

어쨌든 내부적이고 변경될 수 있습니다.

또는 사용 중단 경고가 제거된 TF2.0으로 전환합니다(필요하지 않은 경우).

IDE를 잘 선택하지 않는 한 :p
나를 롤백하게 만든 유일한 것은 자동 완성 문제였으므로 이러한 억제 요청은 유효합니다.

자동 완성은 대부분 해결되었습니다

제안된 모든 것을 시도했습니다.

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

그럼에도 불구하고 경고 더미가 있습니다.

/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

우분투 16.04
파이썬 3.6.8

@pyotr777 파이썬 내장 경고의 경우 다음을 사용하여 억제해야 합니다.

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

@pyotr777 그것들은 numpy에서 왔습니다. 사용 중인 TF 버전과 약간 호환되지 않는 numpy 버전을 사용하고 있습니다.

더 많은 downvotes를 얻을 위험이 있으므로 2.0으로 전환하십시오.

미래 경고

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

억누르지 않았다

/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)])

나를 위해 이것은 t2.0 경고에 효과적이었습니다.

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

FYI TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL이 더 이상 작동하지 않아 TensorFlow의 로그인이 변경되었습니다.

그럼에도 불구하고 경고 더미가 있습니다.

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])

1을 0으로 변경하려면 한 번에 하나씩 시도하십시오. 예: _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) to _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8 , 0)]) 저에게 효과적입니다.

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

사용 중인 TF 버전과 약간 호환되지 않는 numpy 버전을 사용하고 있습니다.

나를 위해 퍼팅 작업

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

~ 전에

import tensorflow as tf

및 기타 모든 수입품.

TF 1.14.0과 numpy 1.18.1이 있습니다.

tensorflow를 가져오기 전에 다음을 구현해야 합니다.
수입 경고
warnings.filterwarnings('무시',category=FutureWarning)
warnings.filterwarnings('무시', category=DeprecationWarning)
tensorflow==1.12.0, numpy==1.18.1, python 3.6에서 작동합니다.

나는 이것을 시도했다 :

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

그리고 그것은 내가-대화 형이 아닌 파이썬 실행했을 때 나를 위해 작동하지 않았다 tensorflow==1.14.0 , numpy==1.18.1 , python==3.6.10 , 그러나 대화 형 세션에서 작업을했다.

대화식 및 비대화식으로 파이썬을 실행할 때 다음이 작동한다는 것을 발견했습니다. tensorflow 2.X를 사용할 때 다음을 사용할 수 있습니다.

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

그리고 tensorflow 1.X를 사용할 때(1.14에서 작업):

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

나는 tf 1.13.1을 사용하고 있다
이것은 작동합니다:

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

.compat.v1 는 필요하지 않습니다.

나는 모든 방법을 시도했지만 그들 중 누구도 jupyter notebook에서 작동하지 않았습니다 ...

warnings.filterwarnings('ignore',category=FutureWarning)
이것은 tensorflow를 가져올 때 경고를 무시할 수 있지만 모델을 로드하면 여전히 많은 WARN이 존재합니다...