抑制 TensorFlow 警告 - Python

在使用 TensorFlow 进行开发时，你可能会遇到很多警告信息，这些信息在某种程度上可以帮助你发现代码中可能存在的问题，但也可能让你分心。此时你可能需要将这些警告信息抑制掉，以更好地进行开发。下面介绍如何在 Python 中抑制 TensorFlow 警告。

禁用警告信息

在 TensorFlow 中，你可以使用以下命令来禁用警告信息：

# 忽略所有警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 忽略特定警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)

警告信息包括 DeprecationWarning、FutureWarning、UserWarning 等。

设置日志级别

你可以使用以下命令设置 TensorFlow 的日志级别：

# 禁用 TensorFlow 日志输出
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

在这里设置的日志级别是 3，也就是只输出 ERROR 级别的日志信息，其它级别的信息都不会被输出。设置这个级别可以让你更加专注于程序的运行，而不会被过多的日志信息所干扰。

使用上下文管理器

你也可以使用上下文管理器来临时禁用 TensorFlow 的警告信息：

# 使用上下文管理器来忽略 TensorFlow 警告信息
import tensorflow as tf
import warnings

with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)
    tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
    # Your TensorFlow code here

在这个上下文管理器中，我们使用了 warnings.catch_warnings() 来捕获 TensorFlow 中的警告信息，并指定了需要忽略的警告类型。同时，我们还使用了 tf.compat.v1.logging.set_verbosity() 来设置 TensorFlow 的日志级别。在这个上下文管理器的代码块中，我们可以编写自己的 TensorFlow 代码，所有的警告信息都会被忽略。

总结

在 TensorFlow 中抑制警告信息可以帮助你更加专注于程序的开发，同时也可以提高程序的可读性。你可以使用上述方式来禁用警告信息，具体方式取决于你的需求。