استخدم  verbose أثناء تدريب النماذج في keras و tensorflow

نستخدم verbose لمراقبة عملية تدريب النموذج خلال مرحلة ال Validation بحيث: إذا وضعنا لها القيمة 0 فهذا يعني أن عملية التدريب ستكون صامتة كما نسميها أو مخفية عنك أو بعنى آخر لن ترى أي شيء خلال عملية التدريب، وإذا وضعنا لها القيمة 1 فهذا يعني أنك ستكون قادر على مراقبة عملية التدريب ورؤية النتائج بعد كل epoch وسيظهر لك شريط يمثل عملية التقدم خلال كل epoch أثناء التدريب، وفي حال وضعت 2 لن فسيكون الأمر مشابهاً للحالة السابقة لكن بدون شريط التقدم، انظر للأمثلة التالية التي توضح الأمر جيداً.

############################################ verbose=1 ##############################################################
from keras.datasets import boston_housing
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) =boston_housing.load_data()
mean = train_data.mean(axis=0)
train_data -= mean
std = train_data.std(axis=0)
train_data /= std
test_data -= mean
test_data /= std
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
# يمكنك تمريره إلى طبقتك بالشكل التالي
# أو tf.keras.activations.relu()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu',
input_shape=(train_data.shape[1],)))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])
history = model.fit(train_data, train_targets,epochs=7, batch_size=1, verbose=1)
-----------------------------------------------------------------------------------------
Epoch 1/7
404/404 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 321.6080 - mae: 14.8919
Epoch 2/7
404/404 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 20.1112 - mae: 3.1887
Epoch 3/7
404/404 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 20.4705 - mae: 2.8889
Epoch 4/7
404/404 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 17.5232 - mae: 2.5841 ETA: 0s - loss: 13.2
Epoch 5/7
404/404 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 14.8107 - mae: 2.4500
Epoch 6/7
404/404 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 18.6534 - mae: 2.6635
Epoch 7/7
404/404 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 13.8696 - mae: 2.2664
############################################ verbose=2 ##############################################################
Epoch 1/7
404/404 - 1s - loss: 146.2869 - mae: 8.8513
Epoch 2/7
404/404 - 0s - loss: 26.0904 - mae: 3.3522
Epoch 3/7
404/404 - 0s - loss: 19.3153 - mae: 2.8920
Epoch 4/7
404/404 - 0s - loss: 15.3334 - mae: 2.7163
Epoch 5/7
404/404 - 0s - loss: 13.5590 - mae: 2.5430
Epoch 6/7
404/404 - 0s - loss: 13.1906 - mae: 2.4175
Epoch 7/7
404/404 - 0s - loss: 12.6008 - mae: 2.3849
############################################ verbose=0 ##############################################################
لن يظهر أي شيء

تعتبر verbose ادى الميزات التي تقدمها keras في مكتبتها، وعلى الرغم انها ليست اساسية في عملية التعلم، الا انها توفر ميزه هامة للغاية وهي متابعة حالة التعلم، حيث ان وضع verbose =1 يسمح بمتابعة حالة التعلم  بعد كل دورة epoch:

Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/2
186219/186219 [==============================] - 85s 455us/step - loss: 0.5815 - acc: 
0.7728 - val_loss: 0.4917 - val_acc: 0.8029
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 2/2
186219/186219 [==============================] - 84s 451us/step - loss: 0.4921 - acc: 
0.8071 - val_loss: 0.4617 - val_acc: 0.8168

اما اذا وضعت verbose =0 فانها لا تظهر حالة التعلم ، فقط تظهر الناتج النهائي بعد اتمام التعلم كاملا.

اما اذا وضعت verbose = 2 فانها ستظهر فقط رقم الدورة epoch دون اظهار دقة التمرين في هذة الدورة كما هو واضحفي الصورة التالية: