导入torch.utils.tensorboard引发TensorFlow警告：是否必要及安全屏蔽方法？

警告是否必要？ #

这些警告完全不影响PyTorch下TensorBoard的正常使用：

• 第一条是关于oneDNN加速的提示，仅和TensorFlow的计算精度/性能相关，PyTorch不会用到这部分逻辑；
• 第二条是TensorFlow针对CPU指令集优化的说明，同样和PyTorch的运行无关；
• 第三条是TensorFlow找不到TensorRT的警告，PyTorch有自己的TensorRT集成方式，这条警告对PyTorch场景无意义。

简单来说，这些都是TensorBoard依赖的TensorFlow底层组件输出的无效日志，对PyTorch用户没有价值，完全可以屏蔽。

安全屏蔽警告的方法 #

方法1：导入前设置环境变量

在导入SummaryWriter之前，设置TensorFlow日志等级，过滤掉INFO和WARNING级别的日志：

import os
# 设置日志等级为ERROR，仅保留致命错误信息
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL取值说明：

• 0：默认，显示所有日志（INFO/WARNING/ERROR/FATAL）
• 1：屏蔽INFO日志
• 2：屏蔽INFO和WARNING日志
• 3：屏蔽INFO、WARNING和ERROR日志

方法2：通过Python日志模块过滤

直接配置Python日志系统，禁用tensorflow相关日志输出：

import logging
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(logging.FATAL)
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

方法3：使用无TensorFlow依赖的替代库（可选）

如果不想环境中存在TensorFlow相关依赖，可以安装第三方实现tensorboardX，用法和官方SummaryWriter几乎一致：

pip install tensorboardX

导入时替换为：

from tensorboardX import SummaryWriter

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Klops