python控制台如何不显示Epoch 3/100 13/13 - 0s - loss: 0.2914 - 23ms/epoch - 2ms/step这些数据
时间: 2023-10-16 13:09:00 浏览: 38
你可以在训练模型时设置 `verbose` 参数为 0,这样就可以不显示训练过程中的信息了。示例代码如下:
```python
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, verbose=0)
```
另外,你也可以使用 `logging` 模块来控制输出日志的级别,从而过滤掉不需要的信息。示例代码如下:
```python
import logging
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(logging.ERROR)
```
这段代码可以将 TensorFlow 输出的日志级别设置为 ERROR,从而过滤掉一些不需要的信息。
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python,使用LSTM模型的时候Epoch 11/100 13/13 - 0s - loss: 0.1519 - 36ms/epoch - 3ms/step Epoch 12/100 13/13 - 0s - loss: 0.1434 - 43ms/epoch - 3ms/step Epoch 13/100 13/13 - 0s - loss: 0.1362 - 39ms/epoch - 3ms/s要如何不显示这个
这个输出是Keras在训练模型时默认的训练进度信息,如果你不想看到这些信息,可以在调用`model.fit()`方法时传入参数`verbose=0`,这样就会关闭训练信息的输出。示例代码如下:
```python
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)
```
Epoch 1/10 544/544 [==============================] - 62s 108ms/step - loss: 1.6966 - accuracy: 0.6392 Epoch 2/10 544/544 [==============================] - 65s 120ms/step - loss: 0.1818 - accuracy: 0.9557 Epoch 3/10 544/544 [==============================] - 57s 104ms/step - loss: 0.1084 - accuracy: 0.9752 Epoch 4/10 544/544 [==============================] - 63s 116ms/step - loss: 0.0856 - accuracy: 0.9810 Epoch 5/10 544/544 [==============================] - 67s 123ms/step - loss: 0.0691 - accuracy: 0.9858 Epoch 6/10 544/544 [==============================] - 73s 135ms/step - loss: 0.0594 - accuracy: 0.9875 Epoch 7/10 544/544 [==============================] - 66s 122ms/step - loss: 0.0593 - accuracy: 0.9893 Epoch 8/10 544/544 [==============================] - 67s 123ms/step - loss: 0.0550 - accuracy: 0.9903 Epoch 9/10 544/544 [==============================] - 58s 106ms/step - loss: 0.0507 - accuracy: 0.9914 Epoch 10/10 544/544 [==============================] - 54s 100ms/step - loss: 0.0508 - accuracy: 0.9917表示什么
这段代码是模型在训练集上进行10轮训练的输出结果,共进行了10个Epoch,每个Epoch包含了多个batch的训练。其中:
- loss:表示当前Epoch的平均训练损失值,随着训练的进行逐渐减小,说明模型的训练效果越来越好。
- accuracy:表示当前Epoch的平均训练精度,也就是模型在训练集上的分类准确率,随着训练的进行逐渐提高,说明模型的分类能力越来越强。
例如,第一轮训练(Epoch 1/10)的平均训练损失值为1.6966,平均训练精度为0.6392。第二轮训练(Epoch 2/10)的平均训练损失值为0.1818,平均训练精度为0.9557,说明模型在第二轮训练后的分类准确率已经大幅提高。以此类推,直到第十轮训练(Epoch 10/10)结束,模型在训练集上的准确率已经达到了0.9917。