Мне нужно обучить CNN, чтобы классифицировать некоторые изображения. Я делал это раньше с Keras на TF backend, работал как шарм. Теперь он не хочет показывать тот диалог прогресса, который показывает точность и текущую эпоху.
Вот код моей модели CNN:
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
classifier = tf.keras.models.Sequential()
classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), input_shape=(200, 150, 3), activation="relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation="relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation="relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
classifier.add(Flatten())
classifier.add(Dense(units=200, activation="relu"))
classifier.add(Dense(units=128, activation="relu"))
classifier.add(Dense(units=64, activation="relu"))
classifier.add(Dense(units=1, activation="sigmoid"))
classifier.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
training_set = train_datagen.flow_from_directory(
'images/train',
target_size=(200, 150),
batch_size=16,
class_mode='binary')
test_set = test_datagen.flow_from_directory(
'images/test',
target_size=(200, 150),
batch_size=16,
class_mode='binary')
classifier.fit_generator(
training_set,
steps_per_epoch=5604,
epochs=10,
validation_data=test_set,
validation_steps=1831,
verbose=1)
Есть что-то, что я пропускаю?
Все, что я вижу сейчас, это:
Эпоха 1/10
Спасибо ...