У меня проблема с многословием keras. У меня есть 2 виртуальных среды на двух разных машинах. Включенные модули одинаковы (по крайней мере, я так думаю), но, тем не менее, способ отображения обучающей информации в keras по какой-то причине отличается. В первом случае для каждой партии отображается информативная строка, как показано на следующем снимке экрана: 
С другой стороны, на второй машине строка обновляется без перехода к следующая строка (очень похожая на функциональность модуля tqdm), как показано на следующем изображении: 
Я пробовал очевидный параметр verbose в функции model.fit_generator. Для обоих установлено значение 1, но это не меняет поведения, как хотелось бы. Есть ли какой-либо другой параметр, который управляет этим определенным поведением?
Я использую tenorflow-gpu 1.15.0, Keras 2.2.5 и Python 3.6.10 для 1-го случая и 3.6.9 для второго. Есть ли случай, когда изменение младшей версии python имеет значение?