Python API 的 Fast Text 无监督模型损失

Question

有没有什么方法可以通过 python API 获得使用 Fast Text 进行无监督模型训练的模型损失？目前我正在使用 C++ 模型进行训练并使用 Python API.

加载它

例如，我首先运行下面的代码来调整超参数

./fasttext skipgram \
-input /data/cleaned.txt \
-output /models/cleaned-model \
-epoch 12000 \
-minCount 2 \
-ws 3

命令行界面给出了这样的损失估计：

Progress: 100.0% words/sec/thread:  103006 lr:  0.000000 loss:  1.803622 ETA:   0h 0m

但是，使用 Python API:

import fastText
model = fastText.train_unsupervised('/data/cleaned.txt', 
                                    epoch=12000, 
                                    minCount=2, 
                                    ws=3)

这个训练但是不输出loss？我检查了在训练功能选项中增加冗长级别 verbosity=3 但没有任何反应。这是缺少的功能还是我缺少的东西？

Answer 1

如果您运行来自 shell 的 python 脚本，它会打印所需的输出。

也许您正在使用 Jupyter Notebook。在这种情况下，目前没有一种简单的方法可以在笔记本中查看输出。

Python API 的 Fast Text 无监督模型损失

Fast Text unsupervised model loss with Python API

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