KeyError：无法格式化此回调文件路径答案

【问题标题】：KeyError: Failed to format this callback filepathKeyError：无法格式化此回调文件路径
【发布时间】：2020-04-05 21:34:30
【问题描述】：

我正在尝试获得验证准确度并选择保存具有最佳准确度的模型。但是在第一个 epoch 之后，它显示检查点错误。

filepath="tumor_detection-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"

# save the model with the best validation (development) accuracy till now
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

%%time
model.fit(xtrain,ytrain,batch_size=32,epochs=30,validation_data=(xval,yval),callbacks=[checkpoint])```

It is then showing an error as follows:
Epoch 1/30
51/51 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.4651 - accuracy: 0.7725
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in _get_file_path(self, epoch, logs)
   1243         # placeholders can cause formatting to fail.
-> 1244         return self.filepath.format(epoch=epoch + 1, **logs)
   1245       except KeyError as e:

KeyError: 'val_acc'

During handling of the above exception, another exception occurred:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
9 frames
<decorator-gen-60> in time(self, line, cell, local_ns)

<timed eval> in <module>()

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in _get_file_path(self, epoch, logs)
   1245       except KeyError as e:
   1246         raise KeyError('Failed to format this callback filepath: "{}". '
-> 1247                        'Reason: {}'.format(self.filepath, e))
   1248     else:
   1249       # If this is multi-worker training, and this worker should not

KeyError: 'Failed to format this callback filepath: "tumor_detection-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5". Reason: \'val_acc\'

【问题讨论】：

我认为这是 tensorflow 的一个错误，我假设您的 tf 版本是 2.2.0 或更高版本？
我有 tensorflow 2.3.0 版。我该如何解决这个问题？

标签： python validation google-colaboratory checkpoint

【解决方案1】：

两个都替换

'val_acc'

在文件路径和检查点中

'val_accuracy'

它会起作用的。

【讨论】：

【解决方案2】：

我添加了validation_split=0.1 并为我工作：

...
my_callbacks = [
    tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=2),
    tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='model.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.h5'),
    tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs'),
]

history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=200, callbacks=my_callbacks)

【讨论】：

【解决方案3】：

这可能与this 问题重复。

我在使用较小的数据集进行训练时遇到了同样的问题，其中训练数据的验证拆分为 0。

【讨论】：

【解决方案4】：

替换这个

val_accuracy

有了这个

val_acc

我试试这个，效果很好

【讨论】：