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

通常的python3日志管理器为我工作tensorflow==1.11.0:

import logging
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(logging.INFO)

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。

以上的解决方案都不能解决我在Jupyter Notebook中的问题，所以我使用以下来自Cicoria的代码片段，问题解决了。

import warnings  
with warnings.catch_warnings():  
    warnings.filterwarnings("ignore",category=FutureWarning)
    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

print('Done') 

如果你只需要清除屏幕上的警告输出，你可能想在导入tensorflow后立即使用这个简单的命令清除控制台屏幕(根据我的经验，它比禁用所有调试日志更有效):

在windows中:

import os
os.system('cls')

在Linux或Mac中:

import os
os.system('clear')

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