Предупреждение: пожалуйста, используйте альтернативы, такие как official/mnist/dataset.py из tenorflow/models

Я делаю простой учебник с использованием Tensorflow, я только что установил, поэтому он должен быть обновлен, сначала я загружаю данные mnist, используя следующий код:

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)

Но когда я запускаю его, я получаю следующее предупреждение:

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.

Я использовал строку os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' которая должна избегать получения предупреждений и пробовать другие альтернативы для получения mnist, однако всегда появляются одни и те же предупреждения, может ли кто-нибудь помочь мне разобраться, так ли это происходит?

PD: Я использую Python 3.6 в Windows 10, если это помогает.

Ответы

Ответ 1

Вы можете использовать модуль tf.logging следующим образом:

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)