Gọi lại TensorFlow Addons: Thanh tiến trình TQDM

Xem trên TensorFlow.org

Chạy trong Google Colab

Xem nguồn trên GitHub

Tải xuống sổ ghi chép

Tổng quat

Sổ tay này sẽ trình bày cách sử dụng TQDMCallback trong TensorFlow Addons.

Cài đặt

pip install -U tensorflow-addons

!pip install -q "tqdm>=4.36.1"

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten

import tqdm

# quietly deep-reload tqdm
import sys
from IPython.lib import deepreload 

stdout = sys.stdout
sys.stdout = open('junk','w')
deepreload.reload(tqdm)
sys.stdout = stdout

tqdm.__version__

'4.62.3'

Nhập và chuẩn hóa dữ liệu

# the data, split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# normalize data
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

Xây dựng mô hình CNN MNIST đơn giản

# build the model using the Sequential API
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam',
              loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Sử dụng TQDMCallback mặc định

# initialize tqdm callback with default parameters
tqdm_callback = tfa.callbacks.TQDMProgressBar()

# train the model with tqdm_callback
# make sure to set verbose = 0 to disable
# the default progress bar.
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=64,
          epochs=10,
          verbose=0,
          callbacks=[tqdm_callback],
          validation_data=(x_test, y_test))

Training:   0%|           0/10 ETA: ?s,  ?epochs/s
Epoch 1/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 2/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 3/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 4/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 5/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 6/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 7/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 8/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 9/10
0/938           ETA: ?s -
Epoch 10/10
0/938           ETA: ?s -
<keras.callbacks.History at 0x7f4a8d35aed0>

Dưới đây là kết quả mong đợi khi bạn chạy ô ở trên

# TQDMProgressBar() also works with evaluate()
model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=64, callbacks=[tqdm_callback], verbose=0)

0/157           ETA: ?s - Evaluating
[0.06689586490392685, 0.9805999994277954]

Dưới đây là kết quả mong đợi khi bạn chạy ô ở trên