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如何在python中抑制keras日志

stdout keras logging python

ddd · 技术社区 · 8 年前

我正在编写一个python应用程序,它运行用于分类的TensorFlow模型。图书馆 Keras 是为了简单。以下是我的日志配置:

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
handler = RotatingFileHandler(LOG_DIR + '/' + LOG_FILE_NAME, maxBytes=LOG_FILE_MAX_BYTES,backupCount=LOG_FILE_BACKUP_COUNT)
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger = logging.getLogger('')
logger.addHandler(handler)
logging.getLogger('boto').setLevel(logging.WARNING)
logging.getLogger('keras').setLevel(logging.CRITICAL)
logging.getLogger('botocore').setLevel(logging.CRITICAL)

尽管我将keras的日志记录级别设置为 critical 它仍然会在开始时打印出某种警告:

UserWarning: Update your `InputLayer` call to the Keras 2 API: `InputLayer(batch_input_shape=[None, 64,..., sparse=False, name="input_1", dtype="float32")`
  return cls(**config)
UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(trainable=True, name="convolution2d_1", activity_regularizer=None, activation="relu", kernel_size=(3, 3), filters=64, strides=[1, 1], padding="same", data_format="channels_last", kernel_initializer="glorot_uniform", kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, use_bias=True)`
  return cls(**config)
UserWarning: Update your `MaxPooling2D` call to the Keras 2 API: `MaxPooling2D(strides=[2, 2], trainable=True, name="maxpooling2d_1", pool_size=[2, 2], padding="valid", data_format="channels_last")`
  return cls(**config)

为什么这个输出没有被记录到日志文件中?我是否需要为 keras 模块化并指定与应用程序其余部分相同的日志文件? CRITICAL 高于 Warning . 为什么它仍然输出某种类型的警告?

1 回复 | 直到 8 年前

zimmerrol 8 年前

你只需关掉所有的 python 警告,通过使用

python -W ignore script.py

或使用

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

根据 this 所以POST。你可以在官方网站上找到更多关于第二种方法的信息 蟒蛇 documentation .

第三种方法是使用上述模块并使用“catch”警告上下文管理器

def fxn():
    warnings.warn("deprecated", DeprecationWarning)

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    # the warning will be ignored
    fxn()

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