python - 神经网络 - Keras - keyError:'acc'
问题描述
我正在通过udemy学习Keras。
尽管我编写的代码与讲师相同,但我收到了此错误。
在最后一部分我得到这个错误:
任何帮助将非常感激。谢谢。
这是我的代码的一部分:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
n_pts = 500
np.random.seed(0)
Xa = np.array([np.random.normal(13, 2, n_pts),
np.random.normal(12, 2, n_pts)]).T
Xb = np.array([np.random.normal(8, 2, n_pts),
np.random.normal(6, 2, n_pts)]).T
X = np.vstack((Xa, Xb))
y = np.matrix(np.append(np.zeros(n_pts), np.ones(n_pts))).T
plt.scatter(X[:n_pts,0], X[:n_pts,1])
plt.scatter(X[n_pts:,0], X[n_pts:,1 ])
model =Sequential()
model.add(Dense(units=1,input_shape=(2,),activation='sigmoid'))
adam = Adam(lr=0.1)
model.compile(adam , loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
h=model.fit(x=X, y=y, verbose=1,batch_size=50,epochs=500,shuffle='true')
plt.plot(h.history['acc'])
plt.title('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['accuracy'])
解决方案
在 tf 2.0 中,您必须使用完整的单词accuracy
而不是acc
tf 1.x 中的那样。即使你没有使用
从 tensorflow.keras xyz 导入
推荐阅读
- python - 在 groupby 之后查找单独列的最小/最大值
- r - 使用 dplyr 将列名和条件作为字符串进行过滤
- url-rewriting - 如何在服务器端实现浏览器 url 和查询字符串转义?
- r - 我没有正确初始化我的列表吗?试图追加到一个空列表只返回最后一个值 - R
- python - 如何根据列的数据对时间序列进行重新采样/重新索引/分组?
- javascript - 拆分 Ogg Opus 文件流
- ios - Web 应用程序自动重定向到 iOS 问题的初始页面(不应重定向)
- r - 使用 R 从 SPSS 文件创建多个响应集问题
- shell - 堆栈安装 codecov-haskell 失败并出现错误
- javascript - boostrap-vue 表点击动作