运行FG2020亲属关系基线模型报_logger_find_caller参数错误如何修复

你当前使用的TensorFlow 1.14.0、Keras 2.2.4均为2019年发布的旧版本，官方最高适配Python 3.7，而你的环境Python版本为3.8.1。Python 3.8对logging模块的findCaller方法新增了stacklevel参数，旧版本TensorFlow的日志调用逻辑没有适配该改动，触发参数不匹配报错。

按优先级从高到低排列：

• 方案1：降级Python版本（最稳定，无需修改代码）
  重新用Anaconda创建Python 3.7版本的虚拟环境，重新安装依赖即可：

  # 创建新虚拟环境
  conda create -n env-kinship-new python=3.7
  conda activate env-kinship-new
  # 安装对应版本依赖
  pip install tensorflow==1.14.0 keras==2.2.4 keras-vggface pillow numpy
  

  该方案完全匹配原项目的依赖版本要求，不会出现其他兼容性问题。
• 方案2：修改TensorFlow日志逻辑（不想更换Python版本可选择）
  找到虚拟环境路径下的lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/platform/tf_logging.py文件，修改其中所有日志调用方法，过滤掉多余的stacklevel参数：
  找到所有类似get_logger().xxx(msg, *args, **kwargs)的调用，在前面加一行：

  kwargs.pop('stacklevel', None)
  

  覆盖warning、error、info、debug所有方法即可解决参数不匹配问题。
• 方案3：关闭TensorFlow废弃警告（临时快速验证用）
  在你运行的代码最开头添加以下代码，跳过废弃警告的打印逻辑，也就不会触发日志模块的报错：

  import tensorflow as tf
  tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
  import os
  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NNNNNNN