シンプルなニューラルネットワークの構築に関するTensorflowのチュートリアルに従い、必要なライブラリ（tensorflow、keras、numpy＆matplotlib）とデータセット（fashion_mnist）をインポートした後、チュートリアルに従ってこのコードを実行しました。<pre><code>model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) </code></pre>このコードを実行した後、私はこの警告メッセージを受け取りました：<blockquote> 警告：tensorflow：From /Applications/anaconda3/envs/tensorfloe/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py:1630：calling BaseResourceVariable .init（from tensorflow制約付きの.python.ops.resource_variable_ops）は非推奨であり、将来のバージョンでは削除される予定です。更新手順：Kerasを使用する場合は、* _ constraint引数をレイヤーに渡します。 </blockquote>どうすれば修正できますか？あなたの助けが高く評価されています。

Tensorflowログのみをフィルタリングする場合は、次の行を使用してロギングを無効にすることができます（tensorflow 2.2）。<pre><code>import tensorflow as tf tf.get_logger().setLevel('ERROR') </code></pre>

警告：制約付きのtensorflowは非推奨であり、将来のバージョンで削除される予定です

シンプルなニューラルネットワークの構築に関するTensorflowのチュートリアルに従い、必要なライブラリ（tensorflow、keras、numpy＆matplotlib）とデータセット（fashion_mnist）をインポートした後、チュートリアルに従ってこのコードを実行しました。

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

このコードを実行した後、私はこの警告メッセージを受け取りました：

警告：tensorflow：From /Applications/anaconda3/envs/tensorfloe/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py:1630：calling BaseResourceVariable .init（from tensorflow制約付きの.python.ops.resource_variable_ops）は非推奨であり、将来のバージョンでは削除される予定です。更新手順：Kerasを使用する場合は、* _ constraint引数をレイヤーに渡します。

どうすれば修正できますか？あなたの助けが高く評価されています。

pythontensorflowkerasconda

2020/02/08Fikile

Tensorflowログのみをフィルタリングする場合は、次の行を使用してロギングを無効にすることができます（tensorflow 2.2）。

import tensorflow as tf   
tf.get_logger().setLevel('ERROR')

2020/07/05Wilmar van Ommeren