我是深度学习和Keras的新手。我真的希望那些有这方面经验的人能帮助我回答以下问题。
我从Keras github下载了cifar10_cnn.py代码。我用python 3.5.2，Keras 2.0.2运行它并尝试后端tensorflow 0.12.0-rco和theano 0.9.0。但不幸的是，他们都打印输出如下所示：
大纪元1/200
1/1562 [..............................] - ETA：92s - 损失：2.2861 - acc：0.1562
3/1562 [..............................] - ETA：65s - 损失：2.3133 - acc：0.1354
5/1562 [..............................] - ETA：59s - 损失：2.3202 - acc：0.1125
7/1562 [..............................] - ETA：57s - 损失：2.3168 - acc：0.1071
我期望的是如下所示：
大纪元1/200
32/50000 [..............................] - ETA：3138s - 损失：2.3238 - acc：0.0625
64/50000 [..............................] - ETA：1579s - 损失：2.3165 - acc：0.0625
96/50000 [..............................] - ETA：1059s - 损失：2.3091 - acc：0.0625
128/50000 [..............................] - ETA：798s - 损失：2.3070 - acc：0.0781
160/50000 [..............................] - ETA：643s - 损失：2.3056 - acc：0.0750
你可以观察到50000/32 = 1562.5，但我不知道为什么输出会像这样改变。对于新来者来说，看到分子是1并且分母是1562这是非常令人困惑的。这个变化是否与python3有关？
对我来说另一个困惑是输出来自哪里？哪个API导致上面的输出？