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在Keras的批量培训期间显示每个时期的进度条

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当我将整个数据集加载到内存中并使用以下代码在Keras中训练网络时：

model.fit(X, y, nb_epoch=40, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1)

这会在每个时期生成一个进度条，其中包含ETA，准确度，丢失等指标

当我批量训练网络时，我正在使用以下代码

for e in range(40):
        for X, y in data.next_batch():
            model.fit(X, y, nb_epoch=1, batch_size=data.batch_size, verbose=1)

这将为每个批次而不是每个时期生成进度条 . 是否可以在批量培训期间为每个时期生成进度条？

python machine-learning keras

2 回答

  • 1

    1 .

    model.fit(X, y, nb_epoch=40, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1)

    在上面对 verbose=2 的更改中，正如文档中提到的那样：“verbose：0表示没有记录到stdout，1表示进度条记录， 2 for one log line per epoch . ”

    它会将您的输出显示为：

    Epoch 1/100
0s - loss: 0.2506 - acc: 0.5750 - val_loss: 0.2501 - val_acc: 0.3750
Epoch 2/100
0s - loss: 0.2487 - acc: 0.6250 - val_loss: 0.2498 - val_acc: 0.6250
Epoch 3/100
0s - loss: 0.2495 - acc: 0.5750 - val_loss: 0.2496 - val_acc: 0.6250
.....
.....

    2 .

    如果要显示完成时期的进度条，请保留 verbose=0 （关闭记录到stdout）并按以下方式实现：

    from time import sleep
import sys

epochs = 10

for e in range(epochs):
    sys.stdout.write('\r')

    for X, y in data.next_batch():
        model.fit(X, y, nb_epoch=1, batch_size=data.batch_size, verbose=0)

    # print loss and accuracy

    # the exact output you're looking for:
    sys.stdout.write("[%-60s] %d%%" % ('='*(60*(e+1)/10), (100*(e+1)/10)))
    sys.stdout.flush()
    sys.stdout.write(", epoch %d"% (e+1))
    sys.stdout.flush()

    输出如下：

    [================================================= ===========] 100％，时代10

    3 .

    如果您想在每n批次后显示损失，您可以使用：

    out_batch = NBatchLogger(display=1000)
model.fit([X_train_aux,X_train_main],Y_train,batch_size=128,callbacks=[out_batch])

    虽然，我以前从未尝试过 . 上面的例子来自这个keras github问题：Show Loss Every N Batches #2850

    你也可以在这里关注 NBatchLogger 的演示：

    class NBatchLogger(Callback):
    def __init__(self, display):
        self.seen = 0
        self.display = display

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        self.seen += logs.get('size', 0)
        if self.seen % self.display == 0:
            metrics_log = ''
            for k in self.params['metrics']:
                if k in logs:
                    val = logs[k]
                    if abs(val) > 1e-3:
                        metrics_log += ' - %s: %.4f' % (k, val)
                    else:
                        metrics_log += ' - %s: %.4e' % (k, val)
            print('{}/{} ... {}'.format(self.seen,
                                        self.params['samples'],
                                        metrics_log))

    4 .

    您也可以使用 progbar 进行处理，但它会批量打印进度

    from keras.utils import generic_utils

progbar = generic_utils.Progbar(X_train.shape[0])

for X_batch, Y_batch in datagen.flow(X_train, Y_train):
    loss, acc = model_test.train([X_batch]*2, Y_batch, accuracy=True)
    progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss), ("acc", acc)])
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  • 34

    你可以设置verbose = 0并设置回调，它将在每个拟合结束时更新进度，

    clf.fit(X, y, nb_epoch=1, batch_size=data.batch_size, verbose=0, callbacks=[some_callback])

    https://keras.io/callbacks/#example-model-checkpoints

    或设置回调https://keras.io/callbacks/#remotemonitor

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