train_history.history

`train_history.history` 是一个字典，其中包含了模型训练过程中的指标和损失的历史记录。字典的键是指标或损失的名称，值是相应的历史记录，以列表形式存储。

例如，如果在模型训练期间跟踪了训练损失和准确度，则 `train_history.history` 可能包含以下内容：

{
    'loss': [0.3, 0.2, 0.1, 0.05],
    'accuracy': [0.9, 0.95, 0.98, 0.99]
}

这表示训练损失和准确度在每个训练时期（epoch）结束时记录下来，并且记录了4个时期的数据。可以使用这些历史记录来绘制训练过程中指标和损失的曲线图，以便更好地了解模型的性能。

相关问题

train_value = train_history.history['acc'] KeyError: 'acc'

这个错误通常是由于 train_history 中没有包含 'acc' 这个指标导致的。您可以检查以下几点：

1. 确保在训练模型时，指定了 'accuracy' 作为模型编译时的评价指标，例如：`model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])`

2. 确保在训练模型时，指定了训练集和验证集，例如：`model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10)`

3. 确保训练模型时，指定了 `history` 参数，例如：`train_history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, history=True)`

如果上述步骤都没有问题，您可以尝试使用 `print(train_history.history.keys())` 查看 train_history 中包含的所有指标，以确认 'acc' 这个指标是否存在。

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。