ProgBarLogger¶

class paddle.callbacks. ProgBarLogger ( log_freq=1, verbose=2 ) [源代码] ¶: ProgBarLogger 是一个日志回调类，用来打印损失函数和评估指标。支持静默模式、进度条模式、每次打印一行三种模式，详细的参考下面参数注释。

参数¶

log_freq (int，可选) - 损失值和指标打印的频率。默认值：1。

verbose (int，可选) - 打印信息的模式。设置为 0 时，不打印信息；设置为 1 时，使用进度条的形式打印信息；设置为 2 时，使用行的形式打印信息。设置为 3 时，会在 2 的基础上打印详细的计时信息，比如 average_reader_cost。默认值：2。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> import paddle.vision.transforms as T
>>> from paddle.vision.datasets import MNIST
>>> from paddle.static import InputSpec

>>> inputs = [InputSpec([-1, 1, 28, 28], 'float32', 'image')]
>>> labels = [InputSpec([None, 1], 'int64', 'label')]

>>> transform = T.Compose([
...     T.Transpose(),
...     T.Normalize([127.5], [127.5])
... ])
>>> train_dataset = MNIST(mode='train', transform=transform)

>>> lenet = paddle.vision.models.LeNet()
>>> model = paddle.Model(lenet,
...     inputs, labels)

>>> optim = paddle.optimizer.Adam(0.001, parameters=lenet.parameters())
>>> model.prepare(optimizer=optim,
...             loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(),
...             metrics=paddle.metric.Accuracy())

>>> callback = paddle.callbacks.ProgBarLogger(log_freq=10)
>>> model.fit(train_dataset, batch_size=64, callbacks=callback)

         