使用Keras model.fit()函数时没有控制台输出

在使用Keras的model.fit()函数时没有控制台输出可能是由于以下几个原因导致的：

1. 代码逻辑错误：请确保你的代码正确地调用了model.fit()函数，并且传入了正确的参数。检查是否正确设置了训练数据、标签、批次大小、训练轮数等参数。
2. 模型配置问题：检查你的模型是否正确配置了层和激活函数。确保模型的输入和输出维度匹配，并且每一层都有正确的激活函数。
3. 数据准备问题：确认你的训练数据是否已经正确准备好，并且输入的维度与模型的输入层匹配。如果数据有问题，可以尝试重新处理或者调整数据的格式。
4. 硬件资源问题：如果你的机器配置较低，可能无法同时进行训练和输出控制台信息。可以尝试减小批次大小或者降低模型复杂度，以减少内存和计算资源的消耗。

如果以上方法都没有解决问题，可以尝试以下步骤：

1. 检查Keras和TensorFlow版本：确保你使用的Keras和TensorFlow版本兼容，并且已经正确安装。可以尝试升级到最新版本，或者降级到兼容的版本。
2. 检查日志级别设置：在Keras中，可以通过设置日志级别来控制输出信息的详细程度。可以尝试将日志级别设置为较高的级别，例如INFO或者DEBUG，以查看更多的输出信息。
3. 检查环境变量设置：确保你的环境变量设置正确，包括Python路径、Keras和TensorFlow的路径等。可以尝试重新设置环境变量，或者使用绝对路径来调用相关函数。

总结起来，当使用Keras的model.fit()函数时没有控制台输出，可能是代码逻辑错误、模型配置问题、数据准备问题、硬件资源问题等原因导致的。可以通过检查代码、模型配置、数据准备和硬件资源等方面来解决问题。如果问题仍然存在，可以尝试检查Keras和TensorFlow版本、日志级别设置以及环境变量设置等方面。