keyerror+epoch

时间: 2024-01-21 21:14:59 浏览: 60
根据提供的引用内容,报错信息中出现了KeyError: 'accuracy'的错误。这个错误通常发生在使用Keras 2.3.x或更新版本时,因为在这些版本中,Keras将准确率指标从"accuracy"更改为"acc"。因此,如果你的代码中使用了旧版本的指标名称,就会出现KeyError。 解决这个问题的方法是将代码中的"accuracy"改为"acc"。具体来说,你需要修改以下几个地方: 1. 将`plt.plot(N, H.history["accuracy"], label="train_acc")`改为`plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc")`。 2. 将`plt.plot(N, H.history["val_accuracy"], label="val_acc")`改为`plt.plot(N, H.history["val_acc"], label="val_acc")`。 这样修改后,你的代码应该能够正常运行了。
相关问题

KeyError: 'epoch

这个错误通常是由于代码中的字典中缺少指定的键(key)引起的。可能是在使用字典时,尝试访问不存在的键,或者在字典中添加元素时未指定键。 要解决这个问题,可以检查代码中使用的字典,确保所有需要的键都存在。如果字典中确实没有指定的键,可以添加该键并设置默认值。如果无法确定缺少的键是哪一个,可以通过打印字典来进行调试,以确定代码中出现问题的地方。

KeyError: 'epoch'

回答: KeyError: 'epoch'是一个报错信息,它表示在代码中找不到名为'epoch'的键。这个错误通常发生在使用keras库训练模型时,可能是因为代码中没有正确设置或传递'epoch'参数。要解决这个问题,你可以检查代码中是否正确设置了'epoch'参数,并确保它的值是正确的。此外,还可以查看是否有其他报错信息或警告,以帮助确定问题的根本原因。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [KeyError: 'accuracy'、KeyError: 'val_acc'、KeyError: 'acc'等报错信息的解决方法](https://blog.csdn.net/weixin_43051346/article/details/103647390)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [KeyError: ‘Failed to format this callback filepath](https://blog.csdn.net/u014027421/article/details/108879025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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>> %Run first2.py Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Desktop/first2.py", line 74, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"/home/pi/Desktop/epoch50.pkl"))#模型位置 File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 843, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 832, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

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