Keras model.fit模型训练期间，缓冲数据在google colab中被截断

Question

在使用Keras.model.fit训练模型时，我碰到“达到输出大小限制后，缓冲的数据被截断了”。在输出中，并且输出不再更新。

Epoch 14/30
    51/721 [=>............................] - ETA: 27s - loss: 0.7874 - dense_6_loss: 0.4921 - dense_7_loss: 0.1440 - dense_8_loss: 0.1513 - dense_6_accuracy: 0.8556 - dense_7_accuracy: 0.9532 - dense_8_accuracy: 0.9511Buffered data was truncated after reaching the output size limit.

这似乎是某种内存错误 Buffered data was truncated after reaching the output size limit

即使文本数量保持不变。

Answer 1

我也有epochs=100和batch_size=1的问题。当我将keras的详细程度设置为2时，问题就解决了。为了保存您在stdout中获得的学习结果，您可以像下面这样简单地使用logger：

from keras.callbacks import CSVLogger
csv_logger = CSVLogger(
        "log.csv",
        append=True,
        separator=','
    )
history = model.fit(
        x_train,
        y_train,
        batch_size=batch_size,
        epochs=epochs,
        verbose=2,
        validation_data=(x_test, y_test),
        callbacks=[csv_logger]
    )