本文介绍了验证模型时，Keras中的详细用法是什么?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我第一次运行LSTM模型.这是我的模型:
I'm running the LSTM model for the first time.Here is my model:
opt = Adam(0.002)
inp = Input(...)
print(inp)
x = Embedding(....)(inp)
x = LSTM(...)(x)
x = BatchNormalization()(x)
pred = Dense(5,activation='softmax')(x)
model = Model(inp,pred)
model.compile(....)
idx = np.random.permutation(X_train.shape[0])
model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1)
训练模型时冗长的用法是什么?
What is the use of verbose while training the model?
推荐答案
在此处.
通过设置详细的0、1或2，您只是说出如何看到"每个时期的训练进度.
By setting verbose 0, 1 or 2 you just say how do you want to 'see' the training progress for each epoch.
verbose=0不会显示任何内容(无声)
verbose=0 will show you nothing (silent)
verbose=1将向您显示一个动画进度条，如下所示:
verbose=1 will show you an animated progress bar like this:
verbose=2只会提到这样的纪元数:
verbose=2 will just mention the number of epoch like this:
这篇关于验证模型时，Keras中的详细用法是什么?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！