Python Jupyter笔记本和Keras TQM:AttributeError:'；TQDMNotebookCallback'；对象没有属性'；在列车上批量开始'；

我试图在Jupyter笔记本中使用进度条，但我不断从标题中得到错误

我的代码是：

X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split(X_train, Y_train, test_size=0.1,random_state=2)
model = keras.Sequential([keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28,1)),
                          keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
                          keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax
                         )])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, verbose=0, callbacks=[TQDMNotebookCallback()])

运行最后一行后，我出现以下错误：

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-27-edd4c9b07979> in <module>
----> 1 history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, verbose=0, callbacks=[TQDMNotebookCallback()])

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
    878           initial_epoch=initial_epoch,
    879           steps_per_epoch=steps_per_epoch,
--> 880           validation_steps=validation_steps)
    881 
    882   def evaluate(self,

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_arrays.py in model_iteration(model, inputs, targets, sample_weights, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_inputs, val_targets, val_sample_weights, shuffle, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, mode, validation_in_fit, **kwargs)
    323         # Callbacks batch_begin.
    324         batch_logs = {'batch': batch_index, 'size': len(batch_ids)}
--> 325         callbacks._call_batch_hook(mode, 'begin', batch_index, batch_logs)
    326         progbar.on_batch_begin(batch_index, batch_logs)
    327 

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in _call_batch_hook(self, mode, hook, batch, logs)
    194     t_before_callbacks = time.time()
    195     for callback in self.callbacks:
--> 196       batch_hook = getattr(callback, hook_name)
    197       batch_hook(batch, logs)
    198     self._delta_ts[hook_name].append(time.time() - t_before_callbacks)

AttributeError: 'TQDMNotebookCallback' object has no attribute 'on_train_batch_begin'

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AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在里面
---->1 history=model.fit（X_-train，Y_-train，epochs=5，verbose=0，回调=[TQDMNotebookCallback（）]））
/fit中的Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/Python/keras/engine/training.py（self、x、y、批处理大小、历元、冗余、回调、验证拆分、验证数据、随机、类权重、样本权重、初始历元、每历元的步骤、验证步骤、最大队列大小、工作者、使用多处理、**kwargs）
878初始纪元=初始纪元，
879步/u历元=步/u历元，
-->880验证步骤=验证步骤）
881
882 def评估（自我，
/模型迭代中的Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/Python/keras/engine/training\u arrays.py（模型、输入、目标、样本权重、批量大小、年代、详细信息、回调、val_输入、val_目标、val_样本权重、混洗、初始_历元、每历元步数、验证步骤、模式、验证适合度，**kwargs）
323#开始回调批处理。
324批处理日志={'batch'：批处理索引，'size'：len（批处理ID）}
-->325回调。调用批处理钩子（模式“开始”、批处理索引、批处理日志）
326程序条。在批处理开始时（批处理索引、批处理日志）
327
/库/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/Python/keras/callbacks.py in_call_batch_hook（self、mode、hook、batch、logs）
194 t_before_回调=time.time（）
195对于self.callbacks中的回调：
-->196批处理钩子=getattr（回调，钩子名称）
197批次挂钩（批次、日志）
198 self._delta_ts[hook_name].append（time.time（）-t_-before_回调）
AttributeError:'TQDMNotebookCallback'对象在\u train\u batch\u begin'上没有属性'

这似乎是.From的问题

本期中发布的解决方案对我有效：

from keras_tqdm import TQDMNotebookCallback

# keras, model definition...
cb = TQDMNotebookCallback()
setattr(cb,'on_train_batch_begin',lambda x,y:None)
setattr(cb,'on_train_batch_end',lambda x,y:None)

model.fit(X_train, Y_train, verbose=0, callbacks=[cb])

---

简介：直接使用keras库，而不是tensorflow.keras

最初，我使用的是tensorflow中的keras（以及tensorflow中的所有keras库），并面临相同的问题，即

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
.
.

但是，当我切换到keras库时，“TQDMNotebookCallback”错误得到了解决。 例：

我不知道确切的原因，但可能与克拉斯的来源有关

from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
.
.