>

훈련하는 데 몇 시간이 걸리는 모델이 있습니다. 선은 다음과 같습니다 ...

model.fit_generator(generator = generate_batch(X_train, y_train, batch_size = batch_size),
                    steps_per_epoch = train_samples//batch_size,
                    epochs=epochs,
                    validation_data = generate_batch(X_test, y_test, batch_size = batch_size),
                    validation_steps = val_samples//batch_size)

노트북을 새로 고치면 진행률 표시가 중지되었습니다. Epoch 8/50-75/237은 지난 몇 시간 동안 변경되지 않았습니다. 커널이 연결되어 사용 중입니다. 작업이 완료된 시점을 어떻게 알 수 있습니까?

Epoch 1/50
237/237 [==============================] - 2730s 12s/step - loss: 6.6099 - acc: 0.1692 - val_loss: 5.9509 - val_acc: 0.1790
Epoch 2/50
237/237 [==============================] - 2953s 12s/step - loss: 5.7143 - acc: 0.1991 - val_loss: 5.5409 - val_acc: 0.2187
Epoch 3/50
237/237 [==============================] - 2895s 12s/step - loss: 5.3835 - acc: 0.2315 - val_loss: 5.3152 - val_acc: 0.2475
Epoch 4/50
237/237 [==============================] - 2858s 12s/step - loss: 4.6985 - acc: 0.2944 - val_loss: 4.7809 - val_acc: 0.3017
Epoch 8/50
 75/237 [========>.....................] - ETA: 32:28 - loss: 4.1200 - acc: 0.3638

1) 파이썬 명령 프롬프트를 사용하고 싶지 않습니다. Jupyter를 사용하여 가능한지 알고 싶습니다.

2) 커널을 중단하면 모델을 사용할 수 있습니까? 스크립트를 테스트하기 때문에 정확도가 낮습니다.

  • 답변 # 1

    CSVLogger 를 사용할 수 있습니다  이 목적을 위해 케 라스에서.

    여기에 대한 자세한 정보가 있습니다

    데모 사용 예는 다음과 같습니다

    from keras.callbacks import CSVLogger
    filename = 'training_log.csv'
    logger = CSVLogger(filename, separator=',')
    model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[logger])
    
    

  • 답변 # 2

    표준을 파일로 저장하면됩니다.

    import sys
    oldStdout = sys.stdout
    file = open('logFile', 'w')
    sys.stdout = file
    model.fit(Xtrain, Ytrain)
    sys.stdout = oldStdout
    
    

    보낸 사람 : Keras 손실 출력을 파일에 기록하는 방법

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