我用这篇文章解决了无法删除所有警告#27045，解决方案是:

import logging
logging.getLogger('tensorflow').disabled = True

献给那些还在努力获得操作系统的人。environ解决方案的工作，检查这是放在你导入tensorflow在你的脚本，就像mwweb的答案:

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'  # or any {'0', '1', '2'}
import tensorflow as tf

我也遇到过这个问题(在tensorflow-0.10.0rc0上)，但无法通过建议的答案修复过多的鼻子测试日志问题。

我设法通过直接探测张量流记录器来解决这个问题。不是最正确的修复，但工作很好，只污染直接或间接导入tensorflow的测试文件:

# Place this before directly or indirectly importing tensorflow
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.WARNING)

因为TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL对我没用，你可以试试:

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.WARN)

在tensorflow v1.6.0中为我工作过

我使用的是Tensorflow 2.3.1版本，上面的解决方案都没有完全有效。 直到我找到这个包裹。

像这样安装:

水蟒,

python -m pip install silence-tensorflow

ide,

pip install silence-tensorflow

并在第一行代码中添加:

from silence_tensorflow import silence_tensorflow
silence_tensorflow()

就是这样!

为了增加一些灵活性，你可以通过编写一个过滤消息的函数来实现对日志级别的更细粒度的控制:

logging.getLogger('tensorflow').addFilter(my_filter_func)

where my_filter_func接受LogRecord对象作为输入[LogRecord docs]和 如果您希望抛出消息，则返回0;非零。

下面是一个示例过滤器，它只保留每n条信息消息(Python 3到期) 在这里使用nonlocal):

def keep_every_nth_info(n):
    i = -1
    def filter_record(record):
        nonlocal i
        i += 1
        return int(record.levelname != 'INFO' or i % n == 0)
    return filter_record

# Example usage for TensorFlow:
logging.getLogger('tensorflow').addFilter(keep_every_nth_info(5))

以上所有都假设TensorFlow已经设置了它的日志记录状态。在添加过滤器之前调用tf.logging.get_verbosity()可以确保没有副作用。