运行 model.fit 时不显示指标答案

【问题标题】：Metrics not displaying when running model.fit运行 model.fit 时不显示指标
【发布时间】：2019-09-14 16:05:57
【问题描述】：

我正在研究 Google Colabs 中的一个 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性指标。

我在 model.compile 中添加了accuracy 作为指标

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

这是我看到的截图。

如何在拟合模型时显示损失和准确度指标？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras google-colaboratory

【解决方案1】：

您可以使用 verbose flag 并将其设置为 2 以显示每个 epoch 1 行或 1 用于进度条。

【讨论】：

【解决方案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

希望它能解决你的问题。

【讨论】：