AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'

时间: 2023-10-16 07:06:49 浏览: 261

解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

问题描述：在利用神经网络进行分类和识别的时候，使用了keras这个封装层次比较高的框架，backend使用的是tensorflow-cpu。在交叉验证的时候，出现 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题。问题分析：首先，弄清楚，训练集、验证集、测试集的区别，验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中，一般都是使用这种方式来指定验证集占训练集和的总大小。 validation_split=0.2 比如，经典的数据集MNIST，共有60000个训练集，就会 Train on 48000 samples, validate on 在使用Keras构建神经网络进行分类任务时，可能会遇到一个问题，即在交叉验证过程中，`val_categorical_accuracy`指标显示为0.0000e+00，这意味着模型在验证集上的分类精度为零。这个问题通常表明模型在验证集上没有正确预测任何类别。以下是对该问题的详细分析及解决方案： **问题分析：** 1. **训练集、验证集与测试集的区别：**在机器学习中，数据通常分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数（如学习率、层数、节点数等），而测试集用于最终评估模型的泛化能力。验证集是从训练集中划分出来的一部分，用于在训练过程中实时评估模型性能。 2. **Keras中的验证集设置：**Keras通过`validation_split`参数指定验证集占总训练样本的比例。例如，`validation_split=0.2`表示验证集占总训练数据的20%。在MNIST数据集的例子中，如果总共有60000个样本，那么会有48000个用于训练，12000个用于验证。 3. **出现0.0000e+00的原因：**问题描述中提到，样本可能存在某种规律性，导致验证集中的某些标签在训练集中未出现。这可能是由于数据划分时未充分打乱，使得特定类别的样本集中在验证集中，而在训练集中缺失。 **问题解决：** 为了解决这个问题，我们需要确保训练集和验证集在分布上是随机且均匀的。这可以通过对原始训练数据集进行随机洗牌来实现，同时保持标签与数据对应关系不变。以下是一段示例代码： ```python import numpy as np # 假设x_train和y_train是训练数据和对应的标签 index = [i for i in range(len(x_train))] np.random.shuffle(index) x_train = x_train[index] y_train = y_train[index] # 继续使用Keras训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2, verbose=1) ``` **补充知识：** 1. **自定义验证集性能评估：**在Keras中，可以通过定义自定义的评估函数来计算模型性能。例如，上面提到的`AUC`函数用于计算接收者操作特性曲线(Area Under the Curve)。这可以帮助我们更全面地评估二分类模型的性能。 2. **Keras中的其他评估指标：**除了`categorical_accuracy`，Keras还提供了多种损失函数和评估指标，例如`categorical_crossentropy`用于多分类任务的损失计算，以及`binary_crossentropy`、`mean_squared_error`等用于不同类型的损失评估。遇到`val_categorical_accuracy: 0.0000e+00`问题时，首要任务是检查数据的划分是否合理，确保训练集和验证集在统计上具有代表性。如果问题依然存在，可以考虑调整模型结构、优化器、学习率等超参数，或者尝试使用更复杂的模型来提升性能。同时，利用自定义的评估函数可以帮助我们更深入地理解模型的性能。

这个错误通常出现在使用较老版本的 Keras 时，因为 CategoricalAccuracy 是在新版本的 Keras 中引入的。要解决这个问题，你可以尝试更新 Keras 到最新版本。或者，你可以将 metrics 中的 CategoricalAccuracy 替换为 accuracy_score。

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AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'

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