使用 Python API 的快速文本无监督模型损失答案

【问题标题】：Fast Text unsupervised model loss with Python API使用 Python API 的快速文本无监督模型损失
【发布时间】：2019-02-19 19:35:22
【问题描述】：

有没有什么方法可以通过 python API 使用 Fast Text 来获得模型的无监督训练模型损失？目前我正在使用 C++ 模型进行训练并使用 Python API 加载它。

例如，我首先运行以下代码来调整超参数

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

命令行界面给出的损失估计如下：

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

但是，使用 Python API 做同样的事情：

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

这训练但不输出损失？我在训练功能选项中检查了增加详细级别verbosity=3，但没有任何反应。这是缺少的功能还是我缺少的东西？

【问题讨论】：

标签： python fasttext

【解决方案1】：

如果您从 shell 运行 python 脚本，它会打印所需的输出。

也许您正在使用 Jupyter Notebook。在这种情况下，目前还没有一种简单的方法可以在 notebook 中查看输出。

【讨论】：