Question

来自tensorflow get_started的代码

当我使用Pycharm运行时，会出现很多警告，将环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL设置为2或3不起作用;

IDE： PyCharm Community Edition 2017.1 Build＃PC-171.3780.115，建于2017年3月24日 JRE：1.8.0_112-release-736-b13 amd64 JVM：JetBrains s.r.o的OpenJDK 64位服务器VM Linux 4.4.0-62-generic

系统： Linux Muse 4.4.0-62-generic＃83-Ubuntu SMP Wed Jan 18 14:10:15 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux

使用Anaconda Python 3.6.0

tensorflow： 1.1.0-rc0

我只是想关闭这个警告或者其他方法可以修复它，这很无聊。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4, 
num_epochs=1000)
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn))

警告：tensorflow：使用临时文件夹作为模型目录：/ tmp / tmpr_l0viod

警告：tensorflow：输入的等级Tensor（1）应与列的output_rank（2）相同。将尝试扩大dims。强烈建议您调整输入大小，因为此行为可能会发生变化。

警告：tensorflow：从/home/zhengql/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py:615：scalar_summary（从tensorflow.python.ops.logging_ops）已弃用，将于2016-11-30之后删除。更新说明：请切换到tf.summary.scalar。请注意，tf.summary.scalar使用节点名称而不是标记。这意味着TensorFlow将根据创建的范围自动对摘要名称进行重复数据删除。此外，不再支持将张量或标记列表传递给标量摘要op。

警告：tensorflow：输入的等级Tensor（1）应与列的output_rank（2）相同。将尝试扩大dims。强烈建议您调整输入大小，因为此行为可能会发生变化。

警告：tensorflow：从/home/zhengql/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/head.py:615：scalar_summary（从tensorflow.python.ops.logging_ops）已弃用，将于2016-11-30之后删除。更新说明：请切换到tf.summary.scalar。请注意，tf.summary.scalar使用节点名称而不是标记。这意味着TensorFlow将根据创建的范围自动对摘要名称进行重复数据删除。此外，不再支持将张量或标记列表传递给标量摘要op。

警告：tensorflow：global_step的跳过摘要，必须是float或np.float32。 {＆＃39;损失＆＃39;：2.1558171e-07，＆＃39; global_step＆＃39;：1000}

警告：tensorflow：请切换到tf.summary.scalar。请注意，tf.summary.scalar使用节点名称而不是标记

0 个答案: