理解keras日志记录输出的问题
Problems understanding keras logging output
使用
训练我的模型模型
model.fit_generator(
...,
verbose=1,
...
)
生成以下输出：
Epoch 1/5
64 128
128 192
64/6400 [..............................] - ETA: 466s - loss: 0.0189 - mean_squared_error: 0.0189192 256
128/6400 [..............................] - ETA: 253s - loss: 0.0163 - mean_squared_error: 0.0163
什么
64 128
128 192
是什么意思？肯定和64的batch_size有关，但是这些具体的输出行代表什么，为什么要打印出来呢？
如果您设置了 verbose=1 选项 - Keras 正在打印有关 loss 的信息、估计的剩余纪元时间以及每批次后模型编译期间提供的指标。通常它是动态打印的 - 所以你只能看到每个纪元的一个条形 - 但由于某种原因你的 Python 正在一批又一批地打印它。
使用
训练我的模型模型 model.fit_generator(
...,
verbose=1,
...
)
生成以下输出：
Epoch 1/5
64 128
128 192
64/6400 [..............................] - ETA: 466s - loss: 0.0189 - mean_squared_error: 0.0189192 256
128/6400 [..............................] - ETA: 253s - loss: 0.0163 - mean_squared_error: 0.0163
什么
64 128
128 192
是什么意思？肯定和64的batch_size有关，但是这些具体的输出行代表什么，为什么要打印出来呢？
如果您设置了 verbose=1 选项 - Keras 正在打印有关 loss 的信息、估计的剩余纪元时间以及每批次后模型编译期间提供的指标。通常它是动态打印的 - 所以你只能看到每个纪元的一个条形 - 但由于某种原因你的 Python 正在一批又一批地打印它。