当使用"verbose=1"选项在Jupyter笔记本内部运行keras模型时，我开始像以前一样获得单行进度状态更新，但批量更新了大量状态行 . 见附图 . 重启jupyter或浏览器没有帮助 . Jupyter笔记本服务器是：5.6.0，keras是2.2.2，Python是Python 3.6.5 Please help.
cell content:
history = model.fit（x = train_df_scaled，y = train_labels，batch_size = BATCH_SIZE，epochs = EPOCHS， verbose=1, validation_data =（validation_df_scaled，validation_labels），shuffle = True）
output flood example: （这是数千行）
损失：217.5794 - mean_absolute_error：11.166 - ETA：32：42 - 损失：216.9500 - mean_absolute_error：11.165 - ETA：32：21 - 损失：216.6378 - mean_absolute_error：11.164 - ETA：32：00-损失：216.0345 - mean_absolute_error：11.164 - ETA：31：41-损失：215.6621 - mean_absolute_error：11.166 - ETA：31：21 - 损失：215.4639 - mean_absolute_error：11.171 - ETA：31：02 - 损失：215.1654 - mean_absolute_error：11.173 - ETA：30：44-损失： 214.6583 - mean_absolute_error：11.169 - ETA：30：27--损失：213.8844 - mean_absolute_error：11.164 - ETA：30：10 - 损失：213.3308 - mean_absolute_error：11.163 - ETA：29：54 - 损失：213.1179 - mean_absolute_error：11.167 - ETA： 29:37 - 损失：212.8138 - mean_absolute_error：11.169 - ETA：29：25 - 损失：212.7157 - mean_absolute_error：11.174 - ETA：29：11 - 损失：212.5421 - mean_absolute_error：11.177 - ETA：28：56 - 损失：212.1867 - mean_absolute_error：11.178 - ETA：28：42 - 损失：211.8032 - mean_absolute_error：11.180 - ETA：28：28 - 损失：211.4079 - mean_absolute_error：11 .179 - ETA：28：15 - 损失：211.2733 - mean_absolute_error：11.182 - ETA：28：02 - 损失：210.8588 - mean_absolute_error：11.179 - ETA：27：50 - 损失：210.4498 - mean_absolute_error：11.178 - ETA：27：37 - 损失：209.9327 - mean_absolute_error：11.176 - ETA：27：
3 回答
经过几次测试后，我发现错误与tqdm import有关 . Tqdm用在一段代码中，后来又用它重写了 . 即使我没有在这个笔记本中使用tqdm，只是导入它会影响keras输出 . 为了解决这个问题，我刚刚注释掉这一行： from tqdm import tqdm 并且一切都很顺利，还有很好的keras进度条 . 不确定它与keras究竟有什么冲突......
verbose = 2应该用于交互式输出 .
我建议两件事：
尝试重新启动Jupyter Notebook服务器 .
尝试不同的浏览器而不是你的东西！ （通常情况下，笔记本电脑的铬质不好！）