你可以在调用模型时使用 tf.keras.callbacks.ProgbarLogger(count_mode='steps') 中的参数 count_mode 设置为 'samples' 来去除进度条。
示例代码如下:
model.fit(x_train, y_train,epochs=10, callbacks=[tf.keras.callbacks.ProgbarLogger(count_mode='samples')])
这样就可以去除在训练过程中显示的进度条了。
通过设置tf.keras.callbacks.ProgbarLogger的count_mode参数为samples,可以在使用model.fit训练模型时避免显示进度条。示例代码展示了如何在回调中应用此设置。
你可以在调用模型时使用 tf.keras.callbacks.ProgbarLogger(count_mode='steps') 中的参数 count_mode 设置为 'samples' 来去除进度条。
示例代码如下:
model.fit(x_train, y_train,epochs=10, callbacks=[tf.keras.callbacks.ProgbarLogger(count_mode='samples')])
这样就可以去除在训练过程中显示的进度条了。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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