Was ist der Gebrauch von verbas in Keras während der Validierung des Modells?

Question

Ich betreibe das LSTM-Modell zum ersten Mal. hier ist mein Modell.

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) 

Was ist die Verwendung von ausführlichen während des Trainings des Modells?

Vielen Dank im Voraus.

Answer 1

Überprüfen Sie die Dokumentation für model.fit here.

Indem Sie verbose 0, 1 oder 2 setzen, sagen Sie einfach, wie Sie den Trainingsfortschritt für jede Epoche sehen wollen.

'verbose = 0' zeigt Ihnen nichts (stumm)

'= verbose 1' zeigt Ihnen eine animierte Fortschrittsbalken wie diese progres_bar

'verbose = 2' erwähne nur die Nummer der Epoche wie dieser enter image description here