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我试图在 keras 中绘制训练和测试学习曲线,但是,以下代码生成 KeyError: 'val_acc error
.
官方文档<https://keras.io/callbacks/>
说明为了使用 'val_acc'
我需要启用我不了解也不知道如何在我的代码中使用的验证和准确性监控。
任何帮助将不胜感激。谢谢。
seed = 7
np.random.seed(seed)
dataframe = pandas.read_csv("iris.csv", header=None)
dataset = dataframe.values
X = dataset[:,0:4].astype(float)
Y = dataset[:,4]
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(Y)
encoded_Y = encoder.transform(Y)
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)
kfold = StratifiedKFold(y=Y, n_folds=10, shuffle=True, random_state=seed)
cvscores = []
for i, (train, test) in enumerate(kfold):
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=4, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(3, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history=model.fit(X[train], dummy_y[train], nb_epoch=200, batch_size=5, verbose=0)
scores = model.evaluate(X[test], dummy_y[test], verbose=0)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
cvscores.append(scores[1] * 100)
print( "%.2f%% (+/- %.2f%%)" % (np.mean(cvscores), np.std(cvscores)))
print(history.history.keys())
# summarize history for accuracy
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()
最佳答案
看起来在 Keras + Tensorflow 2.0 中 val_acc
被重命名为 val_accuracy
关于python - 在 keras 中绘制学习曲线给出 KeyError : 'val_acc' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39883331/
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