为什么我有 KeyError：'val_acc'？答案

【问题标题】：Why am I having KeyError: 'val_acc'?为什么我有 KeyError：'val_acc'？
【发布时间】：2019-07-03 06:50:43
【问题描述】：

在我的 Keras 代码中，我执行了以下操作：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
history = model.fit(border_irregularity_features,y, epochs=5, batch_size=1, validation_split=0.33)
...
...
accuracy = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']

但是，我遇到了以下错误：

val_acc = history.history['val_acc']
KeyError: 'val_acc'

这是为什么呢？我错过了什么？

谢谢。

EDIT-1

当我这样做时：

print history.history.keys()

我明白了：

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

【问题讨论】：

history.history 没有名为“val_acc”的键。您可以安全地尝试使用history.history.get('val_acc', None) 使用get 键，如果缺少键，None 是默认值。如果您在尝试获取特定密钥之前需要知道名称，您可能需要 print 所有密钥：print(history.history.keys())，假设 history.history 是 dict 的一个实例
无法使用 MNIST 数据重现您的错误；能否请您发布history.history 的结果以及您的 Keras 版本？
感谢您的友好回复。请参阅EDIT-1
您确定错误的来源在以下行吗？ val_acc = history.history['val_acc'] 改成val_acc = history.history['val_loss'] 会不会出现同样的错误？

标签： python machine-learning keras deep-learning

【解决方案1】：

从 tensorflow 2 开始，历史键如下：(['val_loss', 'val_accuracy', 'val_precision', 'val_recall', 'loss', 'accuracy', 'precision', 'recall'])

【讨论】：

【解决方案2】：

代码本身似乎没有问题。我已经从我拥有的另一个脚本中复制了部分代码。我只是擦掉了“val_acc”和“val_loss”中的下划线，然后再次输入，就成功了！

在复制和粘贴时可能嵌入了一些特殊字符？

【讨论】：