如何打印來自model.fit MXNet的處理步驟/報告Python

我想使用MXNet深度學習庫來訓練我的20x20圖像數據集，您可以看到下面的代碼：問題是當我運行它時，雖然它未顯示任何錯誤，它返回什麼，我的意思是它不顯示像任何處理：如何打印來自model.fit MXNet的處理步驟/報告Python

劃時代0：........精度：.....

劃時代1：.... ....精度：.....

那麼，我該如何讓它打印這樣的處理格式，或者哪裏可能會出現問題呢？注：我試過各種回調API：http://mxnet.io/api/python/callback.html?fref=gc，他們都沒有給出任何迴應;代碼工作沒有錯誤，但沒有顯示處理步驟！

在此先感謝

X_train = [] 
training_flatten_rows_mxnet_csv=np.loadtxt("training_set_flatten_rows_mxnet.csv", delimiter=",") 
train_data = training_flatten_rows_mxnet_csv 
X_train = train_data.reshape((training_counter,1,20,20)) 
Y_train = np.loadtxt("training_labels.csv", delimiter=",") 

X_validate = [] 
validate_flatten_rows_mxnet_csv=np.loadtxt("validation_set_flatten_rows_mxnet.csv", delimiter=",") 
validate_data = validate_flatten_rows_mxnet_csv 
X_validate = validate_data.reshape((validate_counter,1,20,20)) 
Y_validate = np.loadtxt("validate_labels.csv", delimiter=",") 

train_iterator = mx.io.NDArrayIter(X_train, Y_train, batch_size=batch_size,shuffle=True)#,last_batch_handle='discard') 
validate_iterator = mx.io.NDArrayIter(X_validate, Y_validate, batch_size=batch_size,shuffle=True) 

data = mx.sym.var('data') 

conv1 = mx.sym.Convolution(data=data, kernel=(3,3), num_filter=6) 
relu1 = mx.sym.Activation(data=conv1, act_type="relu") 
pool1 = mx.sym.Pooling(data=relu1, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(2,2)) 

conv2 = mx.sym.Convolution(data=pool1, kernel=(6,6), num_filter=12) 
relu2 = mx.sym.Activation(data=conv2, act_type="relu") 
pool2 = mx.sym.Pooling(data=relu2, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(2,2)) 

flatten = mx.sym.flatten(data=pool2) 
fc1 = mx.symbol.FullyConnected(data=flatten, num_hidden=12) 

lenet = mx.sym.SoftmaxOutput(data=fc1, name='softmax') 

lenet_model = mx.mod.Module(symbol=lenet, context=mx.cpu()) 

lenet_model.fit(train_iterator, 
       eval_data=validate_iterator, 
       optimizer='sgd', 
       optimizer_params={'learning_rate':0.1}, 
       eval_metric='acc', 
       batch_end_callback =mx.callback.Speedometer(batch_size, 100), 
       num_epoch=5)

來源

2017-08-13 esraa

解決添加到您的這些代碼：

import logging 
logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)

針對不同類型的處理報告，請參閱「回調API中MXNet」

來源

2017-08-19 02:05:20 esraa

如何打印來自model.fit MXNet的處理步驟/報告Python

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