Keras 在拟合期间淹没 Jupyter 单元格输出（详细=1）
Keras floods Jupyter cell output during fit (verbose=1)
当 Jupyter 笔记本中的 运行 keras 模型带有 "verbose=1" 选项时，我开始得到的不是像以前那样的单行进度状态更新，而是批量更新的大量状态行。见附图。重新启动 jupyter 或浏览器没有帮助。
Jupyter笔记本服务器是：5.6.0，keras是2.2.2，Python是Python3.6.5
请帮忙
单元格内容：
历史 = model.fit(x=train_df_scaled, y=train_labels, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, verbose=1, validation_data=(validation_df_scaled, validation_labels), shuffle=True)
输出泛洪示例：（就是这样几千行）
损失：217.5794 - mean_absolute_error：11.166 - 预计到达时间：32:42 - 损失：216.9500 - mean_absolute_error：11.165 - 预计到达时间：32:21 -损失：216.6378 - mean_absolute_error：11.164 - 预计到达时间：32:00 - 损失：216.0345 - mean_absolute_error：11.164 - 预计到达时间：31:41 - 损失：215.6621 - mean_absolute_error： 11.166 - 预计到达时间：31:21 - 损失：215.4639 - mean_absolute_error：11.171 - 预计到达时间：31:02 - 损失：215.1654 - mean_absolute_error：11.173 - 预计到达时间：30:44 -损失：214.6583 - mean_absolute_error：11.169 - 预计到达时间：30:27 - 损失：213.8844 - mean_absolute_error：11.164 - 预计到达时间：30:10 - 损失：213.3308 - mean_absolute_error： 11.163 - 预计到达时间：29:54 - 损失：213.1179 - mean_absolute_error：11.167 - 预计到达时间：29:37 - 损失：212.8138 - mean_absolute_error：11.169 - 预计到达时间：29:25 -损失：212.7157 - mean_absolute_error：11.174 - 预计到达时间：29:11 - 损失：212.5421 - mean_absolute_error：11.177 - 预计到达时间：28:56 - 损失：212.1867 - mean_absolute_error： 11.178 - 预计到达时间：28:42 - 损失：211.8032 - mean_absolute_error：11.180 - 预计到达时间：28:28 - 损失：211.4079 - mean_absolute_error：11.179 - 预计到达时间：28:15 -损失：211.2733 - mean_absolute_error：11.182 - 预计到达时间：28:02 - 损失：210.8588 - mean_absolute_error：11.179 - 预计到达时间：27:50 - 损失：210.4498 - mean_absolute_error： 11.178 - 预计到达时间：27:37 - 损失：209.9327 - mean_absolute_error：11。 176 - 预计到达时间：27:
verbose=2 应该用于交互式输出。
我会推荐两件事：
- 尝试重新启动 Jupyter Notebook 服务器。
- 尝试其他浏览器
比你正在使用的；也许你的浏览器得到了一些更新，它是
打破东西！ （通常，chrome 对笔记本不好！）
经过几次测试，我发现错误与tqdm导入有关。 Tqdm 在一段代码中使用，后来在没有它的情况下重写了。尽管我没有在此笔记本中使用 tqdm，但仅将其导入会影响 keras 输出。
为了修复它，我只是注释掉了这一行：
从 tqdm 导入 tqdm
一切顺利，有漂亮的 keras 进度条。虽然不确定它与 keras 究竟有何冲突...
当 Jupyter 笔记本中的 运行 keras 模型带有 "verbose=1" 选项时，我开始得到的不是像以前那样的单行进度状态更新，而是批量更新的大量状态行。见附图。重新启动 jupyter 或浏览器没有帮助。 Jupyter笔记本服务器是：5.6.0，keras是2.2.2，Python是Python3.6.5 请帮忙
单元格内容：
历史 = model.fit(x=train_df_scaled, y=train_labels, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, verbose=1, validation_data=(validation_df_scaled, validation_labels), shuffle=True)
输出泛洪示例：（就是这样几千行）
损失：217.5794 - mean_absolute_error：11.166 - 预计到达时间：32:42 - 损失：216.9500 - mean_absolute_error：11.165 - 预计到达时间：32:21 -损失：216.6378 - mean_absolute_error：11.164 - 预计到达时间：32:00 - 损失：216.0345 - mean_absolute_error：11.164 - 预计到达时间：31:41 - 损失：215.6621 - mean_absolute_error： 11.166 - 预计到达时间：31:21 - 损失：215.4639 - mean_absolute_error：11.171 - 预计到达时间：31:02 - 损失：215.1654 - mean_absolute_error：11.173 - 预计到达时间：30:44 -损失：214.6583 - mean_absolute_error：11.169 - 预计到达时间：30:27 - 损失：213.8844 - mean_absolute_error：11.164 - 预计到达时间：30:10 - 损失：213.3308 - mean_absolute_error： 11.163 - 预计到达时间：29:54 - 损失：213.1179 - mean_absolute_error：11.167 - 预计到达时间：29:37 - 损失：212.8138 - mean_absolute_error：11.169 - 预计到达时间：29:25 -损失：212.7157 - mean_absolute_error：11.174 - 预计到达时间：29:11 - 损失：212.5421 - mean_absolute_error：11.177 - 预计到达时间：28:56 - 损失：212.1867 - mean_absolute_error： 11.178 - 预计到达时间：28:42 - 损失：211.8032 - mean_absolute_error：11.180 - 预计到达时间：28:28 - 损失：211.4079 - mean_absolute_error：11.179 - 预计到达时间：28:15 -损失：211.2733 - mean_absolute_error：11.182 - 预计到达时间：28:02 - 损失：210.8588 - mean_absolute_error：11.179 - 预计到达时间：27:50 - 损失：210.4498 - mean_absolute_error： 11.178 - 预计到达时间：27:37 - 损失：209.9327 - mean_absolute_error：11。 176 - 预计到达时间：27:
verbose=2 应该用于交互式输出。
我会推荐两件事：
- 尝试重新启动 Jupyter Notebook 服务器。
- 尝试其他浏览器 比你正在使用的；也许你的浏览器得到了一些更新，它是 打破东西！ （通常，chrome 对笔记本不好！）
经过几次测试，我发现错误与tqdm导入有关。 Tqdm 在一段代码中使用，后来在没有它的情况下重写了。尽管我没有在此笔记本中使用 tqdm，但仅将其导入会影响 keras 输出。 为了修复它，我只是注释掉了这一行： 从 tqdm 导入 tqdm 一切顺利，有漂亮的 keras 进度条。虽然不确定它与 keras 究竟有何冲突...