plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc") 报错KeyError: 'acc'
时间: 2023-07-06 13:11:09 浏览: 53
这个错误通常发生在Keras中,表示在训练过程中没有记录准确率(accuracy)的历史数据。这可能是因为在模型训练时没有指定记录准确率,或者记录准确率时使用了错误的字典键名。
如果您在训练模型时没有指定记录准确率,可以通过在模型编译时添加`metrics=["accuracy"]`来指定:
```python
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
```
如果您已经指定了记录准确率,但仍然遇到此错误,请确保在训练模型时使用了正确的字典键名来记录准确率。在Keras中,通常使用`history`字典来记录训练过程中的指标数据。例如,如果您使用`model.fit()`来训练模型,可以通过以下方式访问训练过程中的准确率数据:
```python
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))
train_acc = history.history["accuracy"]
val_acc = history.history["val_accuracy"]
```
请注意,如果您使用了其他的回调函数来记录准确率,可能需要使用不同的字典键名来访问准确率数据。
相关问题
plt.plot(history.history['loss'],label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'],label='val_loss')为什么不显示曲线标签
这个问题可能是因为你没有使用plt.legend()命令来显示标签。在plt.plot()命令中使用label参数来指定曲线的标签是正确的,但是还需要使用plt.legend()来显示这些标签。请尝试在这两个plt.plot()命令之后加上plt.legend()命令,如下所示:
```
plt.plot(history.history['loss'],label='train_loss')
plt.plot(history.history['val_loss'],label='val_loss')
plt.legend()
```
这应该会显示出曲线标签。如果仍然没有显示,请检查是否有其他代码覆盖了这个部分的设置。
plt.plot(acc_history, label='acc')代码的功能是什么
这段代码的功能是用来绘制准确率随训练次数变化的折线图。其中,`acc_history`是一个记录模型准确率的数组,`label='acc'`给这条折线设置了一个标签为'acc',方便后续添加图例。使用`plt.plot()`函数可以将`acc_history`中的数据点连接起来,形成一条折线,最终通过调用`plt.legend()`函数可以显示出图例。需要注意的是,这段代码中的`plt`指的是matplotlib库中的pyplot模块,需要先导入该模块才能使用。