Recurrent Neural Network RNN
RNN 豪ドル/円予測Ⅱ最新をサイレント化
ここまでは、RNN 豪ドル/円予測Ⅱ最新ファイルの動作の途中経過がわかるように、状況表示を表示してきました。
これをサイレント化して実行するようにします。
- print(*****) 文コメント化
途中にある
print(*****) 文をすべてコメント化します。
⇩
# print(*****) - グラフ表示停止
グラフ表示も止めます。
# plt.plot(**～**)
# plt.show() - verbose=0 追加
history = model.fit(*～*)
のなかにある
# verbose=0,
のコメントをはずします。
verbose=0,
これにより、進捗状況報告の
Epoch 1/40
3/3 [===] - 1s 323ms/step - loss: 0.7151 - mae: 0.7040 - val_loss: 0.2704 - val_mae: 0.4150
のような報告が表示されないようになります。 - verbose=0 再追加
verbose=0 は model.predict( )にも追加します。
pre = model.predict(test_dataset)
⇩
pre = model.predict(test_dataset, verbose=0)
と
batch_predict = model.predict(test_data_f)
⇩
batch_predict = model.predict(test_data_f, verbose=0) - デ－タセット表示削除
訓練デ－タセットと検証デ－タセットの表示は必要ありませんので削除します。
- INFO メッセージ消去
最初にでる INFO メッセージが出ないようにします。
環境変数の TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL を設定すれば出力されるメッセージを調節できます。
設定値は
０：全てのメッセージが出力される（デフォルト）。
１：INFO メッセージが出ない。
２：INFO と WARNING が出ない。
３：INFO と WARNING と ERROR が出ない。
今回は１を設定します。
最初の行に
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'
を追加します。
他にも方法があるようです。
引き続き、RNN 豪ドル/円予測Ⅱ最新サイレントファイルをまとめます。