Регистрация T-SNE обучение?

Question

Мы можем регистрировать обучение таких библиотек, как gensim, используя

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

Это не работает при запуске T-SNE (с sklearn.manifold). Поскольку это может занять много времени, регистрация какой-либо формы была бы хорошей. Я просмотрел документы, но не могу найти другой способ записать обучение этому. Есть ли способ зарегистрировать это, или это невозможно?

Answer 1

Это потому, что у sklearn code нет регистрации. В руководстве , способствующем , для этого нет стандартного подхода.

Однако вы можете использовать флаг verbose , чтобы получить больше информации о том, что делает класс.

Если вы используете флаг следующим образом:

import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE

X = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])

tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1) # note the verbose flag

X_embedded = tsne.fit_transform(X)
X_embedded.shape(4, 2)

Вывод будет

[t-SNE] Computing 3 nearest neighbors...
[t-SNE] Indexed 4 samples in 0.000s...
[t-SNE] Computed neighbors for 4 samples in 0.000s...
[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 4 / 4
[t-SNE] Mean sigma: 1125899906842624.000000
[t-SNE] KL divergence after 250 iterations with early exaggeration: 31.763723
[t-SNE] KL divergence after 650 iterations: 0.048727

Этот код адаптирован из sklearn Пример кода TSNE,

Обратите внимание, что вывод является стандартным выводом, а не файлом чего-то подобного. Все сообщения с флагом verbose записываются с использованием функции print .