Чтобы подавить предупреждения TensorFlow, вы можете попробовать следующие методы:

1. Установите уровень ведения журнала TensorFlow. Вы можете установить уровень ведения журнала для игнорирования предупреждений, добавив следующие строки кода в начало вашего скрипта:

   import os
   os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

   Это приведет к подавлению большинства информационных и предупреждающих сообщений TensorFlow.

2. Отключить ведение журнала. Вы также можете отключить все ведение журнала TensorFlow, добавив следующие строки кода в начало вашего скрипта:

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

   Это приведет к подавлению всех сообщений журнала TensorFlow, включая предупреждения.

3. Фильтрация предупреждений. Если вам нужен более детальный контроль над тем, какие предупреждения следует подавлять, вы можете использовать модуль предупреждениядля фильтрации определенных категорий предупреждений. Например, чтобы отфильтровать все предупреждения TensorFlow, вы можете добавить следующие строки кода:

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

   При этом будут игнорироваться любые сообщения DeprecationWarning, связанные с TensorFlow.

4. Перенаправить предупреждения в файл. Вы можете перенаправить предупреждения в файл, а не отображать их в консоли. Вот пример того, как этого можно добиться:

   import warnings
   import sys
   def custom_warning(message, category, filename, lineno, file=None, line=None):
   with open('warnings.log', 'a') as f:
       f.write(f"{filename}:{lineno}: {category.__name__}: {message}\n")
   warnings.showwarning = custom_warning

   Все предупреждения будут перенаправлены в файл «warnings.log» в режиме добавления.