使用keras时候,pycharm控制台太多日志,导致最开始的有用信息被覆盖,解决方案

解决PyCharm控制台日志过多问题,通过调整Keras模型.fit()函数的verbose参数,有效控制日志输出,确保关键信息不被覆盖。

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pycharm控制台太多日志,导致最开始的有用信息被覆盖,解决方案

场景是当我用keras训练LSTM模型的时候,总数据量大概是50w,训练数据大概40w,64个数据一个batch,训练了5epoch,结果就是控制台每训练64个数据,就显示了当前的loss和acc,一个epoch结束之后,显示valloss 和valacc。

解决方案:
搜索了一下网上的大家好像很少遇到这样的问题,也许是pycharm自身的原因,默认是日志太多会覆盖之前的,如果哪位大佬知道怎么改pycharm设置留言告诉我一下。

因为是训练模型,所以我觉得应该是model.fit的源码中可能会写关于这方面的,果然看了源码,有个参数verbose=1,可以看源码看,这个是控制输出的,verbose: Integer. 0, 1, or 2. Verbosity mode. 0 = silent, 1 = progress bar, 2 = one line per epoch.

def fit(self,
            x=None,
            y=None,
            batch_size=None,
            epochs=1,
            verbose=1,
            callbacks=None,
            validation_split=0.,
            validation_data=None,
            shuffle=True,
            class_weight=None,
            sample_weight=None,
            initial_epoch=0,
            steps_per_epoch=None,
            validation_steps=None,
            validation_freq=1,
            max_queue_size=10,
            workers=1,
            use_multiprocessing=False,
            **kwargs):

所以只需要吧verbose改为等于2就行了,就能看到每个epoch的,当然你也可以改成0,不过没有信息就感觉没运行,哈哈哈哈。

### 配置 PyCharm 控制台输出用于深度学习项目 #### 设置 Python 解释器 为了确保能够顺利运行深度学习框架,如 TensorFlow 或 Keras,在 PyCharm 中需要正确配置 Python 解释器。通常建议创建一个新的虚拟环境,并在此环境中安装所需的库。 对于基于 GPU 的加速计算,需确认已成功安装 CUDA 和 cuDNN 库[^3]。接着可以在 PyCharm 的 `Settings/Preferences` -> `Project: <project_name>` -> `Python Interpreter` 页面选择合适的解释器版本。 #### 调整控制台输出设置 为了让用户更好地监控训练过程中的日志信息和其他重要提示,可以调整 PyCharm 内部终端的行为: - **增加缓冲区大小**:进入 `File` -> `Settings...` (Windows/Linux) 或者 `PyCharm` -> `Preferences...`(macOS),导航到 `Editor` -> `General` -> `Console`,增大 "Override console cycle buffer size" 数值以保存更多历史记录。 - **启用 ANSI 颜色支持**:在同一路径下勾选 “Emulate terminal in output console”,这允许程序利用 ANSI 转义序列自定义文本外观,比如更改颜色或应用特殊效果[^2]。 ```python print("\033[94m这是蓝色文字\033[0m") # 使用ANSI转义码打印带颜色的文字 ``` #### 实现多线程下的实时更新 当处理复杂的机器学习模型时,可能会遇到多个进程并发执行的情况。此时可以通过重写 sys.stdout 来捕获并显示来自不同源的数据流,而不会丢失任何重要的调试消息[^1]。 ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QTextEdit class ConsoleTextEdit(QTextEdit): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) def write(self, message): self.insertPlainText(message) self.ensureCursorVisible() sys.stdout = ConsoleTextEdit() ``` 上述代码片段展示了如何将标准输出重定向至 Qt 文本编辑控件中,从而实现在图形界面内展示命令行输出的功能。
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