2016-06-13 8 views
6

Nie mogłem uzyskać tego, że DNNClassifier drukuje postęp podczas treningu, tj. Utratę i wynik sprawdzania poprawności. Jak rozumiem, stratę można wydrukować za pomocą parametru konfiguracyjnego, który dziedziczy po BaseEstimator, ale kiedy przejechałem obiekt RunConfig, klasyfikator niczego nie wydrukował.Jak wydrukować postępy podczas szkolenia DNNClassifier w tensorflow r0.9 (skflow)?

from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import run_config 

config = run_config.RunConfig(verbose=1) 
classifier = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10], 
          n_classes=3, 
          config=config) 
classifier.fit(X_train, y_train, steps=1000) 

Czy brakuje mi czegoś? Sprawdziłem jak RunConfig obsługuje parametr rozwlekły i wydaje that it only cares if its greater than 1, który nie pasuje do dokumentacji:

opisowy: Kontroluje gadatliwość, możliwe wartości: 0: informacja algorytm i debugowania jest wyciszony. 1: trener drukuje postęp. 2: drukowanie urządzenia logu jest drukowane.

chodzi o wynik walidacji Myślałem, że za pomocą monitors.ValidationMonitor byłoby dobrze, ale kiedy próbowałem, klasyfikator nic nie drukuje, również nic się nie dzieje, gdy próbował użyć early_stopping_rounds. Szukam dokumentacji lub komentarzy w kodzie źródłowym, ale nie mogłem znaleźć żadnych monitorów.

Odpowiedz

8

przed dodaniem tych funkcji dopasowania pokazuje postęp:

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

próbki:

INFO:tensorflow:global_step/sec: 0 
INFO:tensorflow:Training steps [0,1000000) 
INFO:tensorflow:Step 1: loss = 10.5043 
INFO:tensorflow:training step 100, loss = 10.45380 (0.223 sec/batch). 
INFO:tensorflow:Step 101: loss = 10.5623 
INFO:tensorflow:training step 200, loss = 10.46701 (0.220 sec/batch). 
INFO:tensorflow:Step 201: loss = 10.3885 
INFO:tensorflow:training step 300, loss = 10.36501 (0.232 sec/batch). 
INFO:tensorflow:Step 301: loss = 10.3441 
INFO:tensorflow:training step 400, loss = 10.44571 (0.220 sec/batch). 
INFO:tensorflow:Step 401: loss = 10.396 
INFO:tensorflow:global_step/sec: 3.95 
Powiązane problemy