如何使用历史记录中的精度acc定义模型精度；收到关键错误？

问题描述

这是我的代码：我收到“关键错误”

def summary_diagnostics（histories）：

for i in range(len(histories)):
    # plot loss
    pyplot.subplot(211)
    pyplot.title('Cross Entropy Loss')
    pyplot.plot(histories[i].history['loss'],color='blue',label='train')
    pyplot.plot(histories[i].history['val_loss'],color='orange',label='test')
    # plot accuracy
    pyplot.subplot(212)
    pyplot.title('Classification Accuracy')
    pyplot.plot(histories[i].history['acc'],label='train')
    pyplot.plot(histories[i].history['val_acc'],label='test')
pyplot.show()

总结模型性能

def summary_performance（得分）：

# print summary

print('Accuracy: mean=%.3f std=%.3f,n=%d' % (mean(scores)*100,std(scores)*100,len(scores)))
# box and whisker plots of results
pyplot.boxplot(scores)
pyplot.show()

运行测试工具以评估模型

def run_test_harness（）：

# load dataset
trainX,trainY,testX,testY = load_dataset()
# prepare pixel data
trainX,testX = prep_pixels(trainX,testX)
# define model
model = define_model()
# evaluate model
scores,histories = evaluate_model(model,trainX,trainY)
# learning curves

summarize_diagnostics(histories)

# summarize estimated performance
summarize_performance(scores)

进入点，运行测试工具

run_test_harness（）

KeyError：'acc'

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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