使用Python API的快速文本无监督模型丢失

Question

在使用Python API和Fast Text进行模型的无监督训练时，有什么方法可以使模型丢失吗？目前，我正在使用C ++模型进行培训，并使用Python API进行加载。

例如，我首先运行以下代码来调整超级参数

./fasttext skipgram \
-input /data/cleaned.txt \
-output /models/cleaned-model \
-epoch 12000 \
-minCount 2 \
-ws 3

命令行界面可以估算出损失，如下所示：

Progress: 100.0% words/sec/thread:  103006 lr:  0.000000 loss:  1.803622 ETA:   0h 0m

但是，使用Python API进行相同操作：

import fastText
model = fastText.train_unsupervised('/data/cleaned.txt', 
                                    epoch=12000, 
                                    minCount=2, 
                                    ws=3)

这是训练但不输出损失吗？我检查了训练功能选项中的详细程度verbosity=3，但没有任何反应。这是缺少的功能还是我缺少的东西？

Answer 1

如果您从外壳程序运行python脚本，它将打印所需的输出。

也许您正在使用Jupyter Notebook。在这种情况下，目前没有一种简单的方法可以在笔记本中查看输出。