stopping hbase... 很慢

这句话看起来像是一个命令行中的输出，可能是在关闭 HBase 时出现了问题导致关闭速度变慢。可能的原因包括系统资源不足、网络连接问题、HBase 数据库较大等。建议检查系统资源使用情况，确保足够的内存和 CPU 资源可用，并检查网络连接是否正常。如果问题仍然存在，可以尝试优化 HBase 数据库的配置，或者在关闭 HBase 前执行一些清理操作来确保数据库状态良好。

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earlystopping patience 100 exceeded, stopping training.

"earlystopping patience 100 exceeded, stopping training." 这句话是在机器学习领域中经常出现的一个警告，意思是模型训练遇到了早停止（Early Stopping）的条件，即在一定时间内模型性能没有进一步提升时停止训练。

这句话中的"patience 100"表示设置的容忍度为100，意味着如果连续100个epoch（训练迭代轮数）模型性能都没有改善，就会触发早停止机制。

早停止是一种防止模型过拟合（Overfitting）的常用策略。在训练过程中，我们通过监控验证集（Validation Set）的评估指标（如准确率、损失等）来判断模型的性能。当在连续一定数量的epoch中，验证集指标没有改善时，说明模型已经无法继续提升性能，此时就可以提前停止训练，以避免浪费时间和计算资源。

在这个例子中，经过100个epoch后，模型的性能没有进一步提升，因此早停止被触发，训练被停止了。

早停止的设置需要根据具体情况进行调整。如果设置的patience值较小，可能会过早停止训练，导致模型没有充分学习；而设置过大的patience值可能会导致模型过拟合。因此，需要根据训练过程中的验证集指标变化情况和对模型性能的要求来合理设置早停止的条件。

总之，"earlystopping patience 100 exceeded, stopping training." 这句话表示模型在训练过程中连续100个epoch内性能没有改善，因此触发了早停止机制，停止了训练。

keras.callbacks.earlystopping

Keras.callbacks.EarlyStopping是Keras的一个回调函数，用于在训练期间监测模型的性能指标，并在性能停止提高时提前停止训练。可以使用它来避免过度拟合，节省时间和计算资源。在使用EarlyStopping回调函数时，您需要指定要监视的性能指标、停止训练的条件（例如，如果性能在n个epochs中没有改善，就停止训练），以及在停止训练时要采取的操作（例如，保存模型、打印日志等）。