Python mxnet.callback.Speedometer用法及代碼示例

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

參數：

batch_size：(int) - 數據的批量大小。
frequent：(int) - 指定必須記錄訓練速度和評估指標的頻率。默認行為是每 50 個批次記錄一次。
auto_reset：(bool) - 在每個日誌之後重置評估指標。

基礎：object

定期記錄訓練速度和評估指標。

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：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.callback.Speedometer。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。