Keras Fit_generator 未报告进度或在验证步骤中或未启用详细验证以进行验证答案

【问题标题】：Keras Fit_generator not reporting progress or in Validation Step or Verbose not enabled for validationKeras Fit_generator 未报告进度或在验证步骤中或未启用详细验证以进行验证
【发布时间】：2020-02-26 16:09:53
【问题描述】：

以下是 CNN 模式的代码。我可以看到训练的 EPOCH 进度条，但看不到验证。似乎执行在 Validation 时被卡住了，但不是……最后它打印了验证结果。我可以在下面的代码中修改什么以在验证期间启用 Verbose

batch_size=64
h5_path = "EPOC_1_Feb_25_model.h5"
checkpoint = ModelCheckpoint(h5_path, monitor='val_acc',save_weights_only=True, verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

history = model.fit_generator(
    data_gen(train, id_label_map, batch_size, augment=True),
    validation_data=data_gen(train2, id_label_map, batch_size),
    epochs=1, verbose=1,
    callbacks=[checkpoint],
    steps_per_epoch=len(train) // batch_size,
    validation_steps=len(train2) // batch_size)
model.load_weights(h5_path)

纪元 1/1 11/11 [===============================] - 262s 24s/step - loss: 0.4654 - acc: 0.8345 - weighted_loss : 0.4848 - val_loss: 0.4907 - val_acc: 0.8014 - val_weighted_loss: 0.4936

Epoch 00001：val_acc 从 -inf 提高到 0.80137，将模型保存到 EPOC_1_Feb_25_model.h5

希望看到进度

纪元 1/1 5/11 验证 [==================......] * # 验证的进度类型 ALSO*

而是突然跳转到 val_loss: 0.4907 - val_acc: 0.8014 - val_weighted_loss: 0.4936

【问题讨论】：

标签： python keras conv-neural-network

【解决方案1】：

此问题解决方案正在进行中，请参阅 [https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/28648][1]

同时，以下解决方法会有所帮助。用户自定义回调

import datetime
class ReportValidationStatus(tf.keras.callbacks.Callback):

        def on_test_batch_begin(self, batch, logs=None):
            print('Evaluating: batch {} begins at {}'.format(batch, datetime.now().time()))

        def on_test_batch_end(self, batch, logs=None):
            print('Evaluating: batch {} ends at {}'.format(batch, datetime.now().time()))

history = model.fit_generator(
    data_gen(train, id_label_map,id_pz_map,train_images_dir, batch_size, augment=True),
    validation_data=data_gen(train, id_label_map,id_pz_map,train_images_dir, batch_size, augment=False),
    epochs=3, verbose=1,
    callbacks=[checkpoint,ReportValidationStatus()],
    steps_per_epoch=len(train) // batch_size,
    validation_steps=len(val) // batch_size)

enter code here

这可能会打印一些有线进度声明，但您不会对进展一无所知。其次，您可能会注意到第一个 Epoch 它可能会打印正在进行的验证。

【讨论】：