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我无法让 DNNClassifier 在训练时打印进度，即损失和验证分数。据我了解，可以使用从 BaseEstimator 继承的配置参数打印损失，但是当我传递一个 RunConfig 对象时，分类器没有打印任何内容。

from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import run_config

config = run_config.RunConfig(verbose=1)
classifier = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10, 20, 10],
                             n_classes=3,
                             config=config)
classifier.fit(X_train, y_train, steps=1000)

我错过了什么吗？我检查了 RunConfig 如何处理详细参数，它似乎只关心它是否大于 1，这与文档不匹配：

verbose：控制详细程度，可能的值：0：算法和调试信息静音。1：教练打印进度。2：打印日志设备放置。

至于验证分数，我认为使用monitors.ValidationMonitor就可以了，但是尝试它时，分类器不打印任何东西，尝试使用early_stopping_rounds 时也没有任何反应。我在源代码中搜索文档或一些注释，但找不到任何监视器。

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在 fit 函数之前添加这些显示进度：

import logging
logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)

样本：

INFO:tensorflow:global_step/sec: 0
INFO:tensorflow:Training steps [0,1000000)
INFO:tensorflow:Step 1: loss = 10.5043
INFO:tensorflow:training step 100, loss = 10.45380 (0.223 sec/batch).
INFO:tensorflow:Step 101: loss = 10.5623
INFO:tensorflow:training step 200, loss = 10.46701 (0.220 sec/batch).
INFO:tensorflow:Step 201: loss = 10.3885
INFO:tensorflow:training step 300, loss = 10.36501 (0.232 sec/batch).
INFO:tensorflow:Step 301: loss = 10.3441
INFO:tensorflow:training step 400, loss = 10.44571 (0.220 sec/batch).
INFO:tensorflow:Step 401: loss = 10.396
INFO:tensorflow:global_step/sec: 3.95
于 2016-06-28T19:18:40.447 回答
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在训练之前添加这一行：

import logging
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
于 2018-08-24T07:18:01.320 回答