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。

相关问题

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))

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。

acc = history.history['sparse_categorical_accuracy']是什么意思

这行代码是在训练深度学习模型时使用的，其中`history`是`model.fit()`函数的返回值，包含了模型在训练过程中的各种指标和损失的历史记录。

`history.history`是一个字典，包含了训练过程中的各种指标和损失的历史记录，其中`'sparse_categorical_accuracy'`是模型在训练集上稀疏分类准确率的历史记录。这个指标通常用于评估分类问题中模型的性能，表示模型在正确分类样本的比例。

将`history.history['sparse_categorical_accuracy']`赋值给变量`acc`，意味着将训练过程中模型在训练集上的稀疏分类准确率的历史记录存储到了变量`acc`中，以便后续可以使用这些数据进行可视化或者其他分析。