python - 从pickle在python中加载lightgbm模型时保持沉默

Question

我有一个关于加载以前保存为泡菜的 lightgbm 模型的问题。

如果我在同一脚本中训练、保存和加载模型作为泡菜，则在加载泡菜时不会打印任何内容。使用此脚本，加载模型时不会打印任何内容。

import pandas as pd                                                                                                                                                                                                                                                                      
import numpy as np                                                                                                                                                                                                                                                                                        
import pickle                                                                                                                                                                                                                                                                              
import lightgbm as lgb                                                                                                                                                                                                                                                   

params = {                                                                                                                                                                                                                                                                                      
'objective': 'regression',                                                                                                                                                                                                                                                                 
'verbose': -1,                                                                                                                                                                                                                                                                             
'num_leaves': 3                                                                                                                                                                                                                                                                       
}  

X = np.random.rand(100,2)                                                                                                                                                                                                                                                              
Y = np.ravel(np.random.rand(100,1))                                                                                                                                                                                                                                                        
lgbm = lgb.train(params, lgb.Dataset(X,label=Y),num_boost_round=1)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                

f = open('test_pickle.pkl','wb')                                                                                                                                                                                                                                                           
pickle.dump(lgbm,f)                                                                                                                                                                                                                                                                        
f.close()                                                                                                                                                                                                                                                                                  

f = open('test_pickle.pkl','r')                                                                                                                                                                                                                                                            
pickle.load(f)                                                                                                                                                                                                                                                                             
f.close()`      

如果之后我打开一个新脚本并像这样加载模型：

import pickle
f = open('test_pickle.pkl','r')
pickle.load(f)
f.close()

会有这样的打印：

[LightGBM] [Info] Finished loading 2 models

我的问题是：当模型加载而不是在保存它的脚本中时，我该怎么做才能不打印？

提前致谢

本