Неконтролируемая потеря модели Fast Text с помощью Python API

Есть ли способ получить потерю модели для неконтролируемого обучения моделей с использованием Fast Text с API Python? На данный момент я занимаюсь обучением с использованием модели C ++ и загружаю ее с помощью Python API.

Например, я сначала запускаю следующий код, чтобы настроить гиперпараметры.

./fasttext skipgram \
-input /data/cleaned.txt \
-output /models/cleaned-model \
-epoch 12000 \
-minCount 2 \
-ws 3

Интерфейс командной строки дает оценку потерь следующим образом:

Progress: 100.0% words/sec/thread:  103006 lr:  0.000000 loss:  1.803622 ETA:   0h 0m

Однако, сделав то же самое с помощью Python API:

import fastText
model = fastText.train_unsupervised('/data/cleaned.txt', 
                                    epoch=12000, 
                                    minCount=2, 
                                    ws=3)

Это тренирует, но не выводит убыток? Я проверил увеличение уровня детализации verbosity=3 в параметрах функции обучения, но ничего не происходит. Это отсутствующая функция или что-то мне не хватает?


python fasttext
person buzaku    schedule 19.02.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Если вы запустите сценарий python из оболочки, он распечатает желаемый результат.

Возможно, вы используете Jupyter Notebook. В этом случае в настоящее время нет простого способа увидеть результат в записной книжке.

person Stefano Fiorucci - anakin87    schedule 12.03.2019