运行flowers_tf_lite.ipynb时如何修复'KeyError：'accuracy''？

Posted 2023-02-15

【中文标题】运行flowers_tf_lite.ipynb时如何修复\'KeyError：\'accuracy\'\'？

【英文标题】：How to fix ' KeyError: 'accuracy' ' when running flowers_tf_lite.ipynb?运行flowers_tf_lite.ipynb时如何修复'KeyError：'accuracy''？

【发布时间】：2020-01-07 00:38:34

【问题描述】：

当我运行flowers_tf_lite.ipynb 脚本时。

Link to flowers_tf_lite.ipynb script

getting KeyError: 'accuracy' 错误停止了程序。

如何解决此类错误？

acc = history.history['accuracy']

val_acc = history.history['val_accuracy']

loss = history.history['loss']

val_loss = history.history['val_loss']

plt.figure(figsize=(8, 8))

plt.subplot(2, 1, 1)

plt.plot(acc, label='Training Accuracy')

plt.plot(val_acc, label='Validation Accuracy')

plt.legend(loc='lower right')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.ylim([min(plt.ylim()),1])

plt.title('Training and Validation Accuracy')


plt.subplot(2, 1, 2)

plt.plot(loss, label='Training Loss')

plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')

plt.legend(loc='upper right')

plt.ylabel('Cross Entropy')

plt.ylim([0,1.0])

plt.title('Training and Validation Loss')

plt.xlabel('epoch')

plt.show()

Img of KeyError: 'accuracy' error

【参考方案1】：

模型编译后，准确度指标分别命名为'acc'和'val_acc'，可以使用

model.metrics_names

这会给你

['loss', 'acc', 'val_acc']

所以你只需要改变上面代码的前两行

acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']