model = IDLE_UNET() model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_vol, train_seg, batch_size=40, epochs=1, validation_data=(val_vol, val_seg))报错怎么改

你的代码中似乎缺少了一些关键的信息，无法确定具体出错的原因。但是，根据报错信息 `Unexpected result of train_function (Empty logs)`，你可以尝试添加 `run_eagerly=True` 参数到 `model.compile()` 中，以启用 TensorFlow 的 Eager Execution 模式，从而更容易地查找错误，即：

model = IDLE_UNET()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'], run_eagerly=True)
model.fit(train_vol, train_seg, batch_size=40, epochs=1, validation_data=(val_vol, val_seg))

如果这样还是无法解决问题，你可以进一步检查代码是否存在语法错误、数据是否正确加载等方面的问题。如果问题依然存在，你可以将完整的代码和报错信息贴出来，以便更好地定位问题。

相关问题

一个模型IDLE_UNET，怎么定义回调函数

假设你的模型名为 `IDLE_UNET`，以下是一个使用 Keras 中 `ModelCheckpoint` 回调函数来保存模型权重的示例：

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 创建一个 ModelCheckpoint 回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint('model_weights.h5', save_weights_only=True, save_best_only=True, monitor='val_loss', mode='min', verbose=1)

# 在模型训练期间将 ModelCheckpoint 回调函数传递给 fit 函数
model = IDLE_UNET()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_vol, train_seg, batch_size=40, epochs=10, validation_data=(val_vol, val_seg), callbacks=[checkpoint])

在上面的代码中，我们创建了一个名为 `checkpoint` 的 `ModelCheckpoint` 回调函数，并将其传递给 Keras 的 `fit` 函数中的 `callbacks` 参数。`ModelCheckpoint` 回调函数将在每个训练周期结束后检查验证集的损失值，并将模型权重保存到文件 `model_weights.h5` 中，当且仅当验证集的损失值最小时才会保存。

你可以根据自己的需求自定义回调函数，例如，你可以创建一个自定义回调函数来在每个训练周期结束后输出模型的准确率和损失值：

from tensorflow.keras.callbacks import Callback

class MyCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        print(f'Accuracy: {logs["accuracy"]}, Loss: {logs["loss"]}')

在上面的代码中，我们创建了一个名为 `MyCallback` 的自定义回调函数，它在每个训练周期结束后输出模型的准确率和损失值。你可以将其传递给 Keras 的 `fit` 函数中的 `callbacks` 参数，例如：

model = IDLE_UNET()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_vol, train_seg, batch_size=40, epochs=10, validation_data=(val_vol, val_seg), callbacks=[MyCallback()])

这将在每个训练周期结束后执行我们定义的回调函数，并在控制台上输出相应的信息。