绘制 keras 预测模型的损失或准确性的图表答案

【问题标题】：Plot graph for either loss or accuracy of the keras predictive model绘制 keras 预测模型的损失或准确性的图表
【发布时间】：2018-08-01 06:18:33
【问题描述】：

所以我试图为我的模型绘制一个图表，假设我有 20 个 epoch，图表应该显示每个 epoch 的准确性/损失。截至目前，我在 Keras 网站上找到了这段代码。

history = model.fit(x_train, y_train, epochs = 30, batch_size = 128,validation_split = 0.2)
plot(history)

我尝试在我的数据上使用它。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history)

所以这是我得到的错误

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'History'

有什么方法可以纠正这个或任何其他为每个时期绘制图表的方法吗？谢谢。

【问题讨论】：

为什么显示示例 R 代码而不是产生错误的 Python 代码？请提供Minimal, Complete, and Verifiable example

标签： python matplotlib tensorflow graph keras

【解决方案1】：

model_history = model.fit(...

plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.plot(model_history.history['accuracy'])
plt.subplot(212)
plt.plot(model_history.history['loss'])

【讨论】：

虽然此代码可能会回答问题，但通常最好在您的代码中添加一些解释。你做了什么/改变了什么解决了这个问题？见How to write a good answer

【解决方案2】：

这段代码对我有用。

print(history.history.keys()) # Displays keys from history, in my case loss,acc
plt.plot(history.history['acc']) #here I am trying to plot only accuracy, the same can be used for loss as well
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()

【讨论】：