Question

我需要训练CNN来对一些图像进行分类。我之前在Keras的TF后端上做过那件事，就像一个魅力。现在，它不想显示显示准确性和当前纪元的进度对话框。

这是我的CNN模型的代码：

from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

classifier = tf.keras.models.Sequential()

classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), input_shape=(200, 150, 3), activation="relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation="relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation="relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

classifier.add(Flatten())

classifier.add(Dense(units=200, activation="relu"))
classifier.add(Dense(units=128, activation="relu"))
classifier.add(Dense(units=64, activation="relu"))
classifier.add(Dense(units=1, activation="sigmoid"))

classifier.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])


train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

training_set = train_datagen.flow_from_directory(
    'images/train',
    target_size=(200, 150),
    batch_size=16,
    class_mode='binary')

test_set = test_datagen.flow_from_directory(
    'images/test',
    target_size=(200, 150),
    batch_size=16,
    class_mode='binary')


classifier.fit_generator(
        training_set,
        steps_per_epoch=5604, 
        epochs=10,
        validation_data=test_set,
        validation_steps=1831,
        verbose=1)

有什么我想念的吗？我现在看到的就是这个：

第1/10版

谢谢...

Answer 1

感谢您的建议。问题是由于不正确的CudNN版本。不得不从2017年开始下载该版本，现在可以使用了！

训练模型时Keras不显示进度条

1 个答案: