在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时，难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况，假设需要拟合1000次数据，那么可能前800次的拟合效果都不是很好，所以显示进度条就会使得输出面板被填满，输出的信息我们并不关心，我们只关心最后200次的拟合效果，此时思考能否可以有一种办法可以简便的在训练多个epochs时隐藏进度条的输出呢？
二、具体操作 阅读这个函数 tensorflow.keras.models.Sequential.fit
在上述函数原型中，发现在对参数介绍的时候有这样一个参数：verbose。
verbose: 0, 1, or 2. Verbosity mode.0 = silent, 1 = progress bar, 2 = one line per epoch.Note that the progress bar is not particularly useful whenlogged to a file, so verbose=2 is recommended when not runninginteractively (eg, in a production environment).翻译：
verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录。
所以运行代码的时候我们只需要令这个变量=0即可取消进度条的显示。该变量默认=1
model.fit(X_train,y_train,epochs = 1000,verbose=0)
