如何在 TensorFlow 2.0 中控制冗长

Question

在 TensorFlow 1.x 中，我可以非常自由地选择在训练期间如何以及何时打印 accuracy/loss 分数。例如，如果我想每 100 个时期打印一次训练损失，在 tf.Session() 中我会写：

if epoch % 100 == 0:
    print(str(epoch) + '. Training Loss: ' + str(loss))

在 TF 2.0（alpha）发布后，Keras API 似乎强制坚持其标准输出。有没有办法恢复这种灵活性？

Answer 1

如果您不使用 Keras 模型方法（.fit、.train_on_batch、...）并且使用 eager execution 编写自己的训练循环（并可选择将其包装在 tf.function 以将其转换为图形表示形式）您可以像在 1.x

中那样控制冗长程度

training_epochs = 10
step = 0
for epoch in range(training_epochs)
    print("starting ",epoch)
    for features, labels in dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            loss = compute_loss(model(features),labels)
        gradients = tape.gradients(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
        step += 1
        if step % 10 == 0:
            # measure other metrics if needed
            print("loss: ", loss)
    print("Epoch ", epoch, " finished.")

如何在 TensorFlow 2.0 中控制冗长

How to control verbosity in TensorFlow 2.0

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