从pickle加载python中的lightgbm模型时的沉默

Question

我有一个关于加载之前保存为pickle的lightgbm模型的问题。

如果我在同一个脚本中训练，保存并加载模型作为pickle，则在加载pickle时不会打印任何内容。 使用此脚本，加载模型时不会打印任何内容。

import pandas as pd                                                                                                                                                                                                                                                                      
import numpy as np                                                                                                                                                                                                                                                                                        
import pickle                                                                                                                                                                                                                                                                              
import lightgbm as lgb                                                                                                                                                                                                                                                   

params = {                                                                                                                                                                                                                                                                                      
'objective': 'regression',                                                                                                                                                                                                                                                                 
'verbose': -1,                                                                                                                                                                                                                                                                             
'num_leaves': 3                                                                                                                                                                                                                                                                       
}  

X = np.random.rand(100,2)                                                                                                                                                                                                                                                              
Y = np.ravel(np.random.rand(100,1))                                                                                                                                                                                                                                                        
lgbm = lgb.train(params, lgb.Dataset(X,label=Y),num_boost_round=1)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                

f = open('test_pickle.pkl','wb')                                                                                                                                                                                                                                                           
pickle.dump(lgbm,f)                                                                                                                                                                                                                                                                        
f.close()                                                                                                                                                                                                                                                                                  

f = open('test_pickle.pkl','r')                                                                                                                                                                                                                                                            
pickle.load(f)                                                                                                                                                                                                                                                                             
f.close()`      

如果之后我打开一个新脚本并加载模型：

import pickle
f = open('test_pickle.pkl','r')
pickle.load(f)
f.close()

会有这样的印刷品：

[LightGBM] [Info] Finished loading 2 models

我的问题是：如何在模型加载时没有打印，而不是保存在脚本中？

提前致谢

本