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在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时#xff0c;难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况#xff0c;假设需要拟合1000次数据#xff0c;那么可能前800次的拟合效果都不是很好#xff0c;所以显示进度条就会使得输出面板被填满#xff0c;输出的信息我们并…一、概述
在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况假设需要拟合1000次数据那么可能前800次的拟合效果都不是很好所以显示进度条就会使得输出面板被填满输出的信息我们并不关心我们只关心最后200次的拟合效果此时思考能否可以有一种办法可以简便的在训练多个epochs时隐藏进度条的输出呢 二、具体操作
阅读这个函数
tensorflow.keras.models.Sequential.fit
在上述函数原型中发现在对参数介绍的时候有这样一个参数verbose。
verbose: 0, 1, or 2. Verbosity mode.0 silent, 1 progress bar, 2 one line per epoch.Note that the progress bar is not particularly useful whenlogged to a file, so verbose2 is recommended when not runninginteractively (eg, in a production environment).
翻译
verbose日志显示0为不在标准输出流输出日志信息1为输出进度条记录2为每个epoch输出一行记录。 所以运行代码的时候我们只需要令这个变量0即可取消进度条的显示。该变量默认1
model.fit(X_train,y_train,epochs 1000,verbose0)
