Traceback (most recent call last): plt.plot(H.history['acc'])
KeyError: 'acc' 这是完整的代码： # set the matplotlib backend so figures can be saved in the backgroundimport ImageDataGenerato
浏览 16提问于2019-09-19得票数 1
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我是通过udemy学习Keras的。在最后一部分中，我得到了以下错误：
import numpy as npfrom keras.layers import Denseimport matplotlib.pyplot as plt
n_p
浏览 0提问于2020-10-06得票数 0
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filepath="tumor_detection-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/kerasas e:
KeyError: 'val_
浏览 23提问于2020-04-06得票数 4
有人能解释一下为什么退回的损失与评估期间打印的损失不同吗？它们在Tensorflow文档https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_和_评量中是相同的results = model.evaluate(test_data, test_target, verbose=2)输出：
45/1 - 0s - loss:
浏览 0提问于2020-08-22得票数 1
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我刚刚为gpu安装了tensorflow，并且正在为我的CNN使用keras。在训练期间，我的GPU仅使用了大约5%，但在训练期间使用了6 6gb中的5 6gb的vram。有时它会出现故障，在控制台中打印0.000000e+00，图形处理器会达到100%，但几秒钟后训练速度会减慢到5%。: 0.0000e+00 - val_acc: 0.0000e+00Epoch 2/25
121/3860 [..............................] - ETA: 29:48-
浏览 18提问于2017-11-24得票数 9
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我试图在keras中绘制训练和测试学习曲线，然而，以下代码产生了KeyError: 'val_acc error。官方文档<https://keras.io/callbacks/>指出，为了使用'val_acc'，我需要启用验证和准确性监控，我不理解这些功能，也不知道如何在代码中使用它们。
# summarize
浏览 4提问于2016-10-06得票数 21
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracymodel.fit_generator(train_generator, batch_size, epochs=epochs)
print(history.history.keys()) 这会导致：'acc'，'loss‘ accuracy = history.history['ac
浏览 483提问于2019-02-19得票数 2
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在我的Keras代码中，我完成了以下操作：...accuracy = history.history['acc']
val_acc = history.histor
浏览 0提问于2019-02-09得票数 4
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无法为机器学习创建模型
、、、、
epoch and the validation (development) accuracycheckpoint = ModelCheckpoint("models/{}.model".format(filepath, monitor='val_accas e:
KeyError: 'val_a
浏览 85提问于2020-04-08得票数 0
在最后一部分中，我得到了以下错误：
train_acc=hist.history['acc']任何帮助都将不胜感激。谢谢。这是我代码的一部分：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.corefrom keras.optimizers imp
浏览 12提问于2017-03-09得票数 17
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KeyError：'val_loss‘
import pandas as pdimport numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom keras.layers import Dense, Acti
浏览 12提问于2022-10-06得票数 0
我正在尝试学习Keras，并且正在使用LSTM来解决分类问题。我希望能够绘制准确性和损失，并在训练期间更新曲线。为此，我使用了。由于某些原因，我在回调中收到的准确度和损失与fit函数打印的准确度和损失不匹配。, y_train, callbacks=[PlotCallbacks()], nb_epoch=1, batch_size=3, verbose=1) Epoch 1/1
{'
浏览 21提问于2017-02-02得票数 5
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我正在研究Keras 2.1.3和Tensorflow后端的多类分类问题。具体来说，如果我这么做： tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint("model_{epoch:04d}_{val_acc:.4f}.h5", verbose=1,
save_best_onl
浏览 1提问于2018-10-09得票数 0
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正如Keras文档中所描述的，verbose=1要求keras在进度条中打印结果。但是有时候keras会打印出每一批的结果，这会产生一个非常混乱的打印报告(见下文)。我想知道这是为什么？我的代码很简单：
打印错误- acc: 0.533 - ETA: 1:02
浏览 1提问于2019-06-05得票数 2
我正在使用Keras的样本去噪自动编码器；autoencoder.compile(loss='mse', optimizer= Adadelta, metrics=['accuracy
浏览 0提问于2019-06-10得票数 0
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def train_mnist():
def on_epoc_end(self,self.model.stop_training=True
# YOUR CODE SHOULD START HERE
tf.keras.layers.Flatten
浏览 33提问于2020-04-29得票数 1
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我想获取一个神经网络的准确性(或损失)，以便使训练依赖于它(“课程学习”)。有什么方法可以在自定义层中访问模型的准确性吗？
浏览 1提问于2022-01-14得票数 0
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当我使用Keras与model.fit()一起训练模型时，我看到一个进度条，如下所示：8000/8000 [==========] - 55s 7ms/step - loss:0.9318 - acc: 0.0783 - val_loss: 0.8631 - val_acc: 0.11808000/8000 [==========] - 55s 7ms/step - loss: 0.6587 - acc: 0.133
浏览 0提问于2019-03-30得票数 9
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我正在使用Keras loss='binary_crossentropy'、optimizer=tf.keras.optimizers.Adam进行二进制分类，最后一层是keras.layers.Dense但是，当我将Keras模型评估用于测试数据集(例如，m_recall.evaluate(testData,testLabel) )时，也存在loss值，并伴随着类似下面的输出的accuracy值。']
在测试期间，loss的含义/用法是什么？为什么它这么高(例如0
浏览 0提问于2018-11-27得票数 5
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