Avertissement: Veuillez utiliser les alternatives telles que official/mnist/dataset.py de tensorflow/modèles

Je suis en train de faire un tutoriel simple à l'aide de Tensorflow, j'ai juste installé de sorte qu'il doit être mis à jour, j'ai d'abord charger le mnist données à l'aide du code suivant:

import numpy as np
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
train_data = mnist.train.images  # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
eval_data = mnist.test.images  # Returns np.array
eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)

Mais quand je le lance j'obtiens le message d'avertissement suivant:

WARNING:tensorflow:From C:\Users\user\PycharmProjects\TensorFlowRNN\venv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\base.py:198: retry (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use the retry module or similar alternatives.
WARNING:tensorflow:From C:/Users/user/PycharmProjects/TensorFlowRNN/sample.py:5: read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use alternatives such as official/mnist/dataset.py from tensorflow/models.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\user\PycharmProjects\TensorFlowRNN\venv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:260: maybe_download (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please write your own downloading logic.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\user\PycharmProjects\TensorFlowRNN\venv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:262: extract_images (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use tf.data to implement this functionality.
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
WARNING:tensorflow:From C:\Users\user\PycharmProjects\TensorFlowRNN\venv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:267: extract_labels (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use tf.data to implement this functionality.
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
WARNING:tensorflow:From C:\Users\user\PycharmProjects\TensorFlowRNN\venv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:110: dense_to_one_hot (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use tf.one_hot on tensors.
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
WARNING:tensorflow:From C:\Users\user\PycharmProjects\TensorFlowRNN\venv\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:290: DataSet.__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use alternatives such as official/mnist/dataset.py from tensorflow/models.

J'ai utilisé la ligne de os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' qui devrait permettre d'éviter d'obtenir des avertissements et essayé d'autres solutions de rechange pour obtenir mnist, cependant toujours les mêmes mises en garde, quelqu'un peut-il m'aider à comprendre est-ce qui se passe?

PD: je suis à l'aide de Python 3.6 sous windows 10, dans le cas où il aide.

InformationsquelleAutor Jorge Rodriguez Molinuevo | 2018-04-18
  1. 13

    Vous pouvez utiliser tf.la journalisation module comme ceci:

    import numpy as np
import tensorflow as tf
old_v = tf.logging.get_verbosity()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
train_data = mnist.train.images  # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
eval_data = mnist.test.images  # Returns np.array
eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)
tf.logging.set_verbosity(old_v)
    • merci à vous, après cela, je seulement obtenir un petit avertissement à propos d'une nouvelle tentative d'avertissement, mais ce mad3e l'astuce pour le reste.
    • Je n'ai pas eu d'avertissement dans le code ci-dessus. Je suppose que l'avertissement arrive à partir d'un enregistreur d'autres que tf.logging. Pour l'éteindre, vous aurez besoin de trouver le correspondant de l'enregistreur.
    • Comment et où je peux, j'ai trouvé que l'exploitant?
    • Il dépend de la façon dont vous obtenez l'avertissement et que l'avertissement est. En effet, cela peut être difficile. Si l'avertissement n'est en effet venir de la logging module, vous pouvez essayer logging.Logger.manager.loggerDict pour avoir une idée sur tous les enregistreurs de là. Je ne recommande pas de faire un réglage global pour tous les enregistreurs car ça peut changer quelque chose que vous ne voulez pas. Mais logging.basicConfig(level=logging.ERROR) peut vous aider à désactiver toutes les mises en garde.
    InformationsquelleAutor Y. Luo
  2. 10

    tensorflow.examples.tutorials est maintenant obsolète et il est recommandé d'utiliser tensorflow.keras.datasets comme suit:

    import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

    https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/datasets/mnist/load_data

    InformationsquelleAutor Enrique Pérez Herrero