小金金金金鱼 2019-10-17 00:40 采纳率: 100%
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使用keras画出模型准确率评估的执行结果时出现:

建立好深度学习的模型后,使用反向传播法进行训练。

定义了训练方式:

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
             optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

执行训练:

train_history =model.fit(x=x_Train_normalize,
                        y=y_Train_OneHot,validation_split=0.2,
                        epochs=10,batch_size=200,verbose=2)

执行后出现:
图片说明

建立show_train_history显示训练过程:

import matplotlib.pyplot as plt
def show_train_history(train_history,train,validation):
    plt.plot(train_history.history[train])
    plt.plot(train_history.history[validation])
    plt.title('Train History')
    plt.ylabel(train)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.legend(['train','validation'],loc='upper left')
    plt.show()

画出准确率执行结果:

show_train_history(train_history,'acc','val_acc')

结果出现以下问题:
图片说明

这是怎么回事呀?
求求大佬救救孩子555

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1条回答 默认 最新

  • m0_38000531 2019-10-19 19:37
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    理论上应该没有问题啊,你要不试试把最后的'acc'改为'accuracy',好像有些情况'acc'会报错

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