Question

我正在Jupyter笔记本中运行Keras model.fit（），如果将verbose设置为1，则输出将非常混乱。

    Train on 6400 samples, validate on 800 samples
    Epoch 1/200
    2080/6400 [========>.....................] - ETA: 39s - loss: 0.4383 - acc: 0.79 
    - ETA: 34s - loss: 0.3585 - acc: 0.84 - ETA: 33s - loss: 0.3712 - acc: 0.84 
    - ETA: 34s - loss: 0.3716 - acc: 0.84 - ETA: 33s - loss: 0.3675 - acc: 0.84 
    - ETA: 33s - loss: 0.3650 - acc: 0.84 - ETA: 34s - loss: 0.3759 - acc: 0.83 
    - ETA: 34s - loss: 0.3933 - acc: 0.82 - ETA: 34s - loss: 0.3985 - acc: 0.82 
    - ETA: 34s - loss: 0.4057 - acc: 0.82 - ETA: 33s - loss: 0.4071 - acc: 0.81 
    ....

如您所见，ETA，损失，acc输出始终附加在日志中，而不是像进度条的工作原理那样替换第一行中的原始ETA / loss / acc值。

我如何解决它，以便每个时期仅显示1行进度条，ETA，损失和acc？现在，随着训练的继续，我的细胞输出中有大量此类细胞。

我正在Windows 10上运行Python 3.6.1，具有以下模块版本：

jupyter                            1.0.0
jupyter-client                     5.0.1
jupyter-console                    5.1.0
jupyter-core                       4.3.0
jupyterthemes                      0.19.0
Keras                              2.2.0
Keras-Applications                 1.0.2
Keras-Preprocessing                1.0.1
tensorflow-gpu                     1.7.0

谢谢。

Answer 1

您可以尝试使用Keras适应的TQDM进度栏库版本。

原始 TQDM库：https://github.com/tqdm/tqdm
TQDM的 Keras版本：https://github.com/bstriner/keras-tqdm

使用说明可以归结为：

安装例如每个pip install keras-tqdm（稳定）或pip install git+https://github.com/bstriner/keras-tqdm.git（对于最新的dev版本）
使用from keras_tqdm import TQDMNotebookCallback
使用fit设置运行Keras的fit_generator或verbose=0，但要回调导入的TQDMNotebookCallback，例如model.fit(X_train, Y_train, verbose=0, callbacks=[TQDMNotebookCallback])

结果：

Answer 2

花点时间让我看看，但是tqdm（版本> = 4.41.0）也刚刚添加了对keras的内置支持，因此您可以这样做：

from tqdm.keras import TqdmCallback
...
model.fit(..., verbose=0, callbacks=[TqdmCallback(verbose=2)])

这将关闭keras的进度（verbose=0），而改用tqdm。对于回调，verbose=2表示时期和批次的单独进度条。 1表示完成后清除批处理栏。 0表示仅显示纪元（从不显示批处理条）。

如果有任何问题，请随时在https://github.com/tqdm/tqdm/issues上发布

Keras Model.fit详细格式

2 个答案: