运行model.fit时不显示度量标准

Question

我正在通过Google Colabs中的ML示例。文档说当我运行model.fit时，会显示损失和准确度指标。我没有看到任何损失或准确度指标。

我在model.compile中添加了accuracy作为度量标准

model.compile(optimizer='adam', 
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

这是我所看到的截图。

当我拟合模型时，如何获得要显示的损失和准确度指标？

Answer 1

您可以使用verbose flag并将其设置为2以显示每个纪元1行或进度条1。

Answer 2

import keras
import numpy as np

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(10, input_shape=(5, 6)))

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy')

x_data = np.random.random((32, 5, 6))
y_data = np.random.randint(0, 9, size=(32,5,1))

model.fit(x=x_data, y=y_data, batch_size=16, epochs=3)

Use tf.cast instead.
Epoch 1/3
32/32 [==============================] - 1s 20ms/step - loss: 9.9664
Epoch 2/3
32/32 [==============================] - 0s 293us/step - loss: 9.9537
Epoch 3/3
32/32 [==============================] - 0s 164us/step - loss: 9.9425

我希望它能解决你的问题。