Keras进展酒吧展示了什么？

Question

在拟合模型和评估其性能时，如何显示进度条？我知道如何让它可见，但它是基于什么？

我制作了一个简单的Sequential模型，有几层，编译并开始训练：

# x.shape: (3270, n)
# y.shape: (3270, 1)
model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=300)

如果我正确地阅读了文档，那么这就是内部应该发生的事情：数据被迭代通过，使得优化步骤仅考虑每批次的批量大小的数据，直到数据集耗尽为止。然后开始下一个时代。

对于大批量大小，时期的进度条保持固定，看起来就像是整个训练数据的批量大小：

 300/3270 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.4178 - acc: 0.8433
3270/3270 [==============================] - 0s 9us/step - loss: 0.3813 - acc: 0.8593
Epoch 17/20

但是对于较小的尺寸，似乎有更多和不同数量的条形，它们实际上显示出一些运动。

  30/3270 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.5154 - acc: 0.8333
1770/3270 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.3560 - acc: 0.8621
3270/3270 [==============================] - 0s 29us/step - loss: 0.3631 - acc: 0.8618
Epoch 19/20

  30/3270 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3360 - acc: 0.8667
1620/3270 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.3473 - acc: 0.8667
3120/3270 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3599 - acc: 0.8622
3270/3270 [==============================] - 0s 33us/step - loss: 0.3592 - acc: 0.8621
Epoch 20/20

我没有找到关于这些酒吧究竟是什么的信息。所以我很欣赏任何见解。

Answer 1

如评论中所述：进度条显示每个时期的进度，旨在直接更新到时代结束。通常情况下，进度条已满，并为下一个纪元启动了新的进度条。

有时，根据您启动程序的终端，进度条将开始一个新行。一个很好的例子是Pycharm，你可以在终端或运行选项卡中运行你的python脚本，它们都位于程序的底部。 这里进度条的行为会有所不同，但通常终端选项卡会显示正常和期望的行为。

Answer 2

我对进度条也有同样的疑问，并发现了这一点：

示例（1）

时代很简单！在我的模型中，我定义了“纪元数”为6。

• 第一部分（第2/6版）：表明该模型对所有训练示例进行了两次处理。

但是进度条的81/81是什么？

• 第二部分（81/81）：显示每个时期（每个时期的步数）拟合过程的进度。我的训练集有2569个示例，我的batch_size为32。然后23262/32〜81

示例（2）

时代数是80。

• 第一部分（Epoch x / 80）：表明该模型已经处理了所有训练示例x次。

再次，为什么进度条中显示30/30数字？

• 第二部分（30/30）：来自：训练集有2569个示例，我的batch_size为100。然后： ceil(2935/100) = 30