Чтобы отключить отладочную информацию TensorFlow в Python, вы можете использовать один или несколько из следующих методов:

Метод 1: установите уровень журнала TensorFlow для подавления отладочной информации. Добавьте следующий код в начало вашего скрипта:

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf

При этом уровень ведения журнала устанавливается равным 3, что подавляет все сообщения отладки TensorFlow.

Метод 2. Настройте модуль журналирования в Python для подавления сообщений отладки TensorFlow. Добавьте следующий код в начало вашего скрипта:

import logging
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(logging.ERROR)
import tensorflow as tf

Это устанавливает уровень ведения журнала модуля TensorFlow на ERROR, который отфильтровывает сообщения отладки.

Метод 3: отключите режим активного выполнения в TensorFlow. Добавьте следующий код в начало вашего скрипта:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

Это отключает режим активного выполнения, что может уменьшить объем отображаемой отладочной информации.

Метод 4. Используйте модуль tf.loggingдля настройки уровня ведения журнала. Добавьте следующий код в начало вашего скрипта:

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

Это устанавливает уровень ведения журнала TensorFlow на ERROR, подавляя отладочную информацию.

Метод 5. Если вы хотите отключить только предупреждения, а не информацию об отладке, вы можете использовать модуль warningsдля фильтрации предупреждений TensorFlow. Добавьте следующий код в начало вашего скрипта:

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
import tensorflow as tf

Это отфильтровывает предупреждения об устаревании от TensorFlow, но другая информация об отладке все равно может отображаться.