os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # Model Compile # ********** Begin *********# lr = 0.01 sgd = SGD(lr=lr, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # ********** End *********# # Training # ********** Begin *********# def lr_schedule(epoch): return lr*(0.1**int(epoch/10)) # ********** End *********# # ********** Begin *********# batch_size = 32 epochs = 30 # ********** End *********# filepath = "model.h5" # ********** Begin *********# # 请不要删除参数 verbose,否则会影响评测 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, verbose = 0, callbacks=[LearningRateScheduler(lr_schedule), ModelCheckpoint(filepath, save_best_only=True)]) # ********** End *********#解释这段代码
时间: 2023-07-19 14:54:21 浏览: 44
这段代码是用于训练一个神经网络模型的,主要包括以下几个步骤:
1. 设置环境变量:通过设置 `os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'`,将 TensorFlow 的日志级别设为3,即只输出 ERROR 日志,不输出 WARNING 和 INFO 日志,从而减少控制台输出的信息量。
2. 编译模型:使用随机梯度下降(SGD)算法作为优化器,使用交叉熵(categorical_crossentropy)作为损失函数,使用准确率(accuracy)作为评估指标。在这里还设置了学习率(lr)、学习率衰减(decay)、动量(momentum)和 Nesterov 动量(nesterov)等参数。
3. 训练模型:使用 `fit()` 函数进行模型训练,包括批量大小(batch_size)、训练轮数(epochs)、训练数据集(X_train 和 y_train)、验证数据集(X_test 和 y_test)、是否打乱数据集(shuffle)等参数。同时,还使用了学习率调度器(LearningRateScheduler)和模型检查点(ModelCheckpoint)两个回调函数。
4. 保存模型:将训练好的模型保存到 `model.h5` 文件中。
需要注意的是,为了保证评测的正确性,不能删除参数 `verbose`,并且在评测时需要设置为0。
相关问题
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'是一个用于设置TensorFlow日志级别的环境变量。它的作用是控制TensorFlow输出的日志信息的详细程度。
具体来说,TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL有四个可选值:
- 0:显示所有日志信息(默认值)
- 1:显示除了INFO级别以外的所有日志信息
- 2:显示除了INFO和WARNING级别以外的所有日志信息
- 3:只显示ERROR级别的日志信息
通过将TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL设置为'3',可以将TensorFlow的日志信息限制在只显示ERROR级别的信息,从而减少不必要的输出,提高程序运行时的清晰度和性能。
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']
`os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']`是一个用于设置TensorFlow日志级别的环境变量。
TensorFlow在运行时会输出各种日志信息,包括错误信息、警告信息、调试信息等。`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`可以控制输出的日志等级,从而减少输出的日志信息。
以下是`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL`可以设置的值和对应的日志等级:
- 0:输出所有日志信息(默认值)
- 1:忽略通知信息
- 2:忽略通知信息和警告信息
- 3:同时忽略通知信息、警告信息和错误信息
例如,如果你想忽略警告和错误信息,可以在程序中添加以下代码:
```python
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf
```
这将会使得TensorFlow只输出错误信息,并忽略警告和通知信息。
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