Есть ли способ подавить вывод, генерируемый функцией layer_dense()
пакета R keras
?
Любой из четырех приведенных ниже вариантов приводит к следующему выводу при первом вызове layer_dense()
, которого я хочу избежать:
2020-12-25 22:52:32.777776: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2020-12-25 22:52:32.792832: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x7f9ca7099490 executing computations on platform Host. Devices:
2020-12-25 22:52:32.792853: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175] StreamExecutor device (0): Host, Default Version
Некоторые испытания:
library(keras)
in.lay <- layer_input(shape = 2)
capture.output(out.lay <- layer_dense(in.lay, units = 2))
q()
library(keras)
in.lay <- layer_input(shape = 2)
suppressWarnings(out.lay <- layer_dense(in.lay, units = 2))
q()
library(keras)
in.lay <- layer_input(shape = 2)
suppressMessages(out.lay <- layer_dense(in.lay, units = 2))
q()
library(keras)
in.lay <- layer_input(shape = 2)
suppressPackageStartupMessages(out.lay <- layer_dense(in.lay, units = 2))
q()
Это связано, но вышеописанное кажется более сложным для решения.
Хотя это не решает проблему в целом (но я думаю, что проверенные решения должны были бы работать тогда), теперь я нашел решение этой конкретной проблемы здесь и небольшое объяснение здесь. Короче говоря, вызов Sys.setenv(TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = "1")
позволит избежать сообщения (и на выбор есть уровни 0,1,2,3).