PyCharm 中 Keras 进度条打印新行而不是更新行

PyCharm 中 Keras 进度条打印新行而不是更新行

根据网上大佬的总结的方法。
找到python环境中的 Lib\site-packages\keras\utils\generic_utils.py

在该文件中导入包 import os

找到代码: if self._dynamic_display:

(该代码大概在356行左右)

修改为:if self._dynamic_display or "PYCHARM_HOSTED" in os.environ:

Keras 进度条打印就是单行输出。

### 配置和使用 Keras #### 创建新项目并设置 Python 解释器 在 Windows 环境下,创建一个新的 PyCharm 工程后,在 `File` -> `Settings` -> `Project Interpreter` 中选择 TensorFlow 下的 Python 解释器[^3]。 #### 安装必要的库 确保已经安装了所需的依赖项。可以通过以下命令来完成这些操作: ```bash conda activate pytorch pip install tensorflow pip install keras ``` 这组命令激活了一个名为 `pytorch` 的 Conda 虚拟环境,并通过 Pip 安装了 Tensorflow 和 Keras 库[^1]。 对于较新的 TensorFlow 版本(如 2.16 及以上),可能会遇到 IDE 提示无法找到 Keras 模块的情况。这是因为自 TF 2.16 开始,默认集成的是 Keras 3.0 后端,可以直接导入而无需额外安装其他包[^4]。 #### 导入 Keras 并编写代码 当一切准备就绪时,可以在脚本里这样引入 Keras: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense ``` 这段代码展示了如何构建一个简单的神经网络模型结构。 #### 运测试程序验证配置是否成功 下面是一个完整的例子用于检验上述配置过程是否正确无误地完成了: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) return model if __name__ == "__main__": data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) model = create_model() # 训练模型 model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32) print("Model trained successfully!") ``` 此段代码定义了一个两层全连接前馈神经网络,并对其进训练以处理二分类问题。如果能够顺利运,则说明 KerasPyCharm 中已成功配置完毕。
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