Python mxnet.callback.Speedometer用法及代码示例

用法: class mxnet.callback.Speedometer(batch_size, frequent=50, auto_reset=True)

参数：

batch_size：(int) - 数据的批量大小。
frequent：(int) - 指定必须记录训练速度和评估指标的频率。默认行为是每 50 个批次记录一次。
auto_reset：(bool) - 在每个日志之后重置评估指标。

基础：object

定期记录训练速度和评估指标。

示例：

>>> # Print training speed and evaluation metrics every ten batches. Batch size is one.
>>> module.fit(iterator, num_epoch=n_epoch,
... batch_end_callback=mx.callback.Speedometer(1, 10))
Epoch[0] Batch [10] Speed: 1910.41 samples/sec  Train-accuracy=0.200000
Epoch[0] Batch [20] Speed: 1764.83 samples/sec  Train-accuracy=0.400000
Epoch[0] Batch [30] Speed: 1740.59 samples/sec  Train-accuracy=0.500000

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.callback.Speedometer。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。