怎么把easyocr的Using CPU. Note: This module is much faster with a GPU.日志信息关闭

你可以通过设置logging的级别来控制日志信息的输出。以下是一个例子，演示如何将输出级别设置为WARNING，从而关闭easyocr的日志信息输出：

import logging
logging.getLogger('easyocr').setLevel(logging.WARNING)

在这个例子中，我们将easyocr的日志级别设置为WARNING，这意味着只有WARNING及以上级别的日志信息才会被输出，而DEBUG和INFO级别的日志信息将被忽略。这样做可以减少输出信息，从而提高程序的运行效率。

注意，这只能控制easyocr的日志信息输出，而不能关闭所有Python的日志输出。如果你想关闭所有Python的日志输出，可以将根Logger的级别设置为CRITICAL：

logging.getLogger().setLevel(logging.CRITICAL)

这样做将会关闭所有Python的日志输出，包括easyocr的日志输出。

相关问题

cuda not available - defaulting to cpu. note: this module is much faster with a gpu. downloading detection model, please wait. this may take several minutes depending upon your network connection.

Q: "b'cuda not available - defaulting to cpu. note: this module is much faster with a gpu. downloading detection model, please wait. this may take several minutes depending upon your network connection.'" 的意思是什么？

A: 这段信息表示当前计算机没有可用的CUDA加速，因此该模块将使用CPU进行计算。另外，该模块在使用GPU时能够更快，正在下载检测模型，请稍等几分钟，具体时间取决于网络连接速度。

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'FasterRCNN' object has no attribute 'CLASSES'

这个错误是由于在torch.nn.modules.module.Module类的子类FasterRCNN中找不到属性'CLASSES'引起的。'CLASSES'通常用于指定模型的类别标签。可能的原因是你没有正确地设置或加载模型的类别标签。

为了解决这个问题，你可以检查以下几点：
1. 确保你正确地加载了预训练的FasterRCNN模型，并且模型的权重和类别标签都已经正确地加载。
2. 检查你是否正确地设置了模型的类别标签，包括类别的数量和对应的名称。
3. 确保你在使用模型之前已经调用了模型的forward方法，以确保所有必要的属性都已经初始化。

如果你能提供更多的代码和错误信息，我可以给出更具体的帮助。