keras进度条可以显示即时指标而不是运行平均值吗？

是的，Keras进度条可以显示即时指标而不是运行平均值。Keras是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来简化深度学习模型的构建和训练过程。

在Keras中，可以通过使用回调函数来自定义进度条的显示方式。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数，可以用于监控训练过程并采取相应的操作。

要显示即时指标，可以使用Keras提供的ProgbarLogger回调函数。该回调函数会在每个训练批次结束时计算并显示即时指标，而不是使用运行平均值。即时指标可以是训练集上的准确率、损失函数值等。

以下是一个示例代码，展示了如何使用ProgbarLogger回调函数来显示即时指标：

from keras.callbacks import ProgbarLogger

# 创建模型和编译
model = ...
model.compile(...)

# 定义回调函数
callbacks = [ProgbarLogger()]

# 开始训练
model.fit(x_train, y_train, callbacks=callbacks)

在上述示例中，ProgbarLogger回调函数被添加到callbacks列表中，并传递给fit函数。训练过程中，每个训练批次结束时，即时指标将被计算并显示在进度条中。

Keras提供了丰富的回调函数，可以根据需要选择合适的回调函数来监控和控制训练过程。更多关于Keras回调函数的信息可以参考腾讯云的Keras回调函数介绍。