acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(len(loss))

时间: 2023-04-08 10:02:09 浏览: 281
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解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

这是一个关于机器学习模型训练过程中的参数的问题，我可以回答。这段代码是用来获取训练过程中的准确率、损失值以及验证集上的准确率和损失值的。其中，acc表示训练集上的准确率，val_acc表示验证集上的准确率，loss表示训练集上的损失值，val_loss表示验证集上的损失值。epochs_range是一个范围对象，表示训练的轮数。
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解决Keyerror acc KeyError: val_acc问题

例如，如果你之前使用history.history['val_acc']，现在应该改为history.history['val_accuracy']。 除了这个特定的Keras问题，还有一种常见的Python错误——KeyError: ':'，这通常是由于字典操作时键的拼写...

val_loss = history.history['val_loss'] 在5折交叉验证中，val_loss = history.history['val_loss'] KeyError: 'val_loss'是为什么错了，应该换成什么

如果你使用的是Keras库进行训练，你可以尝试将键改为'val_loss'或者查看history.history中的其他键，例如'val_mse'（验证均方误差）或'val_accuracy'（验证准确率），以找到相应的验证指标。 请注意，确保...

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

4. 绘制图表时，应该使用 val_acc 和 val_loss，而不是 test_acc 和 test_loss。 5. 在将标签转换为独热编码时，应该使用 y_train[:, 0] 和 y_test[:, 0]，而不是 y_train 和 y_test。 以下是修改...

import matplotlib.pyplot as plt acc=history.history["accuracy"] #fit方法返口的history类对象 #History类对象包含两个属性，分别为epoch(训练轮数)和history。History)所包含的内容是由compile参数的metrics确定的 loss=history.history["loss"]#训练集loss val_acc=history.history["val_accuracy"] val_loss=history.history["val_loss"]#测试集loss epochs=range(1,len(loss)+1) plt.figure() plt.plot(epochs,acc,"bo",label="Training acc") plt.plot(epochs,val_acc,"b",label="validation acc" ) plt.title("training and validation acc") plt.legend() plt.show()

其中，acc是训练集的准确率，val_acc是测试集的准确率，loss是训练集的损失函数值，val_loss是测试集的损失函数值。epochs是训练的轮数。plt.plot函数用来绘制曲线，"bo"表示蓝色圆点，"b"表示蓝色实线...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import torch....test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc / len(test_loader.dataset) print('Test Loss: {:.6f} \tTest Accuracy: {:.6f}'.format(test_loss,test_acc))

print(minist_model.history) Loss = minist_model.history['loss']val_loss = minist_model.history['val_loss'] accuracy = minist_model.historyl'accuracy']val_accuracy = minist_model.history['val_accuracy']print(loss) def draw_loss(loss, al_loss):

You can then call this function with your loss and val_loss arrays to visualize the loss curve. For example: draw_loss(loss, val_loss) This will show a plot with the training loss and ...

解释len(cnn_model_history.history['val_accuracy'])

这段代码中，cnn_model_history是一个Keras...其中，history['val_accuracy']表示模型在验证集上的准确率，len(cnn_model_history.history['val_accuracy'])则表示该模型在训练过程中记录了多少个验证集准确率的值。

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

这段代码是一个基于PyTorch的神经网络训练过程。代码中使用了torch.optim模块中Adam优化器和...其中，avg_loss和avg_acc记录了该epoch的训练结果，avg_loss_val和avg_acc_val记录了该epoch的验证结果。

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')什么意思

？这是一个使用Python中matplotlib库绘制折线图的代码。其中，history.history['val_accuracy']代表模型训练过程中每个epoch的验证集准确率，plt.plot()用于将这些准确率绘制出来，并给图例命名为'val_accuracy'。

#随机森林预测 history=model.fit(x_train,y_train,epochs=epochs,validation_data=(x_test,y_test)) score = history.history['val_accuracy'] score=np.array(score,dtype=np.float) if best_score<score[-1]: best_score=score[-1] best_BP=model score_list.append(score[-1]) print(score_list) print(sum(score_list)/len(score_list))

训练过程中的验证准确率保存在 history.history['val_accuracy'] 中。 接着，将验证准确率转换为数组并存储在变量 score 中。如果当前轮的验证准确率大于之前的最佳准确率 best_score，则更新 best_score ...

解释cnn_model_20=cnn_model_history.history['val_accuracy'][20:100]

cnn_model_history.history['val_accuracy'][20:100]则表示从第20个记录值开始，到第100个记录值（不包括第100个）之间的模型验证集准确率数值。这个语句可以用来提取模型训练过程中某个时间段内的验证集准确率数据...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码，写一个双隐层感知器（输入层784，第一隐层128，第二隐层64，输出层10）

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity ...test_acc = History.history['val_accuracy']

history.history.keys() plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy') plt.legend()

同样地，plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy')绘制了验证准确率（val_accuracy）随时间的变化曲线。 最后，通过调用plt.legend()方法添加图例，以便区分训练...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据集 data = pd.read_csv('img_16_10k.txt') X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 将标签进行one-hot编码 n_classes = len(np.unique(y)) y = np.eye(n_classes)[y] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.1) # 搭建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(n_classes, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 epochs = 50 batch_size = 32 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val)) # 绘制损失值变化图像和准确率变化图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.show() plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show()从绘制的可视化途中看得出预测的模型过拟合，帮我重新优化模型，处理过拟合问题

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show() 在上面的代码中，我们增加了Dropout层来减少过拟合的风险，在每个Dense层后添加了kernel_regularizer参数来进行L2正则化...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型中加入early stopping，使用monitor='loss', patience = 2设置代码

test_acc = History.history['val_accuracy'] In this code, we added the early stopping callback by creating an instance of tf.keras.callbacks.EarlyStopping and passing it to the callbacks ...

with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')

接着，我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中，并统计当前mini-batch中正确分类的样本数，并将其累加到acc中，以便后续计算平均准确率。 在验证过程中，我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的...

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='...

history.history()

history.history()是一个...然后，我们使用history.history()方法获取训练过程中的损失和准确率的数值，并将它们分别保存在loss、val_loss、acc和val_acc变量中。最后，我们使用matplotlib库绘制损失曲线和准确率曲线。

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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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