train_history.history['acc']
时间: 2023-10-08 21:13:22 浏览: 45
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。
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。
acc_history.append(train_acc.item())这段代码的功能是什么
这段代码的功能是将模型在训练集上的准确率记录下来,并将其添加到一个列表`acc_history`中。其中,`train_acc`是一个记录模型在训练集上准确率的变量,`train_acc.item()`将其转换为Python标量,方便后续处理。通过使用列表的`append()`方法,可以将`train_acc.item()`添加到`acc_history`列表的末尾。这样,每经过一次训练,就可以将模型在训练集上的准确率记录下来,并最终绘制出准确率随训练次数变化的折线图,方便我们分析模型的训练效果。