使用 Python Keras 训练 CNN 1D 时出现 AttributeError答案

【问题标题】：AttributeError when training CNN 1D with Python Keras使用 Python Keras 训练 CNN 1D 时出现 AttributeError
【发布时间】：2019-04-15 00:18:41
【问题描述】：

我试图构建一个 CNN 1D，但解释器告诉我：

AttributeError: 'ProgbarLogger' 对象没有属性 'log_values'

这里是sn-p的代码：

model = Sequential()
model.add(Conv1D(200, 20, activation='relu', padding='same',input_shape=(1154,1024))
print(model.summary())
model.compile(optimizer='adam',
          loss='sparse_categorical_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])
history=model.fit(X, y,batch_size=10, epochs=25,validation_split=0.7)

这是错误：

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv1d_1 (Conv1D)            (None, 1154, 200)         4096200   
=================================================================
Total params: 4,096,200
Trainable params: 4,096,200
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None

Train on 0 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/25
Traceback (most recent call last):
  File "binary_classification.py", line 59, in <module>
    history=model.fit(X, y,batch_size=10, epochs=25,validation_split=0.7)
  File "/home/isabella/.local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py",
line 1039, in fit
    validation_steps=validation_steps)
  File "/home/isabella/.local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_arrays.py",
line 217, in fit_loop
    callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)
  File "/home/isabella/.local/lib/python3.6/site-packages/keras/callbacks.py",
line 79, in on_epoch_end
    callback.on_epoch_end(epoch, logs)
  File "/home/isabella/.local/lib/python3.6/site-packages/keras/callbacks.py",
line 338, in on_epoch_end
    self.progbar.update(self.seen, self.log_values)
AttributeError: 'ProgbarLogger' object has no attribute 'log_values'

X shape is :(1,1154,1024),
y shape is :(1,1154, 1 )

【问题讨论】：

这是哪个版本？ pip install --upgrade keras 确保您使用的是最新版本。
完成了，所以我目前正在使用最新版本的 Keras。错误仍然存在...

标签： python machine-learning keras progress-bar conv-neural-network

【解决方案1】：

如果你仔细看，你会在堆栈跟踪输出之前看到这一行：

Train on 0 samples, validate on 1 samples

没有训练数据！为什么？那是因为您已将validation_split 设置为0.7，所以首先将X（和y）中的70% 的数据点放在一边进行验证，剩下的30% 用于训练。 X 中的数据点数量可能少于 4，因此其 30% 将少于 1，这意味着零数据点仍用于训练。要么使用超过 4 个数据点，要么删除 validation_split 参数（或降低它，以便至少有一个样本用于训练）。

【讨论】：

非常感谢，我没看到。但这很奇怪，因为我有 1154 个样本，而不是 1 个。
@isabella 我不这么认为。在堆栈跟踪之后，您可以看到：X shape is :(1,1154,1024), 这意味着您有 一个样本，形状为 (1154, 1024)（即 1154 个长度为 1024 的时间步长作为一个样本）。