一、概述

在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时，难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况，假设需要拟合1000次数据，那么可能前800次的拟合效果都不是很好，所以显示进度条就会使得输出面板被填满，输出的信息我们并不关心，我们只关心最后200次的拟合效果，此时思考能否可以有一种办法可以简便的在训练多个epochs时隐藏进度条的输出呢？

二、具体操作

阅读这个函数

tensorflow.keras.models.Sequential.fit

在上述函数原型中，发现在对参数介绍的时候有这样一个参数：verbose。

verbose: 0, 1, or 2. Verbosity mode.
            0 = silent, 1 = progress bar, 2 = one line per epoch.
            Note that the progress bar is not particularly useful when
            logged to a file, so verbose=2 is recommended when not running
            interactively (eg, in a production environment).

翻译：

verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录。

所以运行代码的时候我们只需要令这个变量=0即可取消进度条的显示。该变量默认=1

model.fit(X_train,y_train,epochs = 1000,verbose=0)

标签：输出,verbose,fit,进度条,Python,keras,epochs,拟合
来源： https://blog.csdn.net/qq_41289920/article/details/104736707