history.history['acc']找不到acc
时间: 2023-10-22 18:03:41 浏览: 45
如果使用Keras训练模型,可以通过以下代码来获取训练过程中的准确率(acc)历史记录:
```python
history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=32)
acc_history = history.history['acc'] # 获取训练集准确率历史记录
val_acc_history = history.history['val_acc'] # 获取验证集准确率历史记录
```
如果仍然无法找到acc,则可能是在训练模型时没有指定准确率作为指标。在这种情况下,可以通过在`model.compile()`中指定`metrics=['acc']`来解决:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])
```
这告诉模型在训练过程中要跟踪准确率作为评估指标。
相关问题
train_history.history['acc']
这是一个机器学习/深度学习模型训练过程中的一个指标,表示在每个训练epoch后的模型准确率。train_history 是一个保存着模型训练过程中各个指标历史记录的字典,其中 'acc' 表示训练集上的准确率。其他可能的键包括 'loss'(训练集上的损失)、'val_acc'(验证集上的准确率)和 'val_loss'(验证集上的损失)。可以使用这些历史记录来绘制训练和验证指标的变化曲线,以便了解模型的训练过程和性能表现。
acc = history.history第一个history爆红
acc = history.history是一段代码,其中history是一个Keras模型训练时返回的历史记录对象。它包含了训练过程中每个epoch的损失(loss)和准确率(acc)等指标的数值,以及验证集上的相应指标。因此,acc代表的是模型在训练过程中每个epoch的准确率数值。如果你使用该代码出现了爆红的情况,可能是因为history未被定义或者赋值。你需要检查一下你的代码中是否有定义history,并且是否正确地赋值。