#python #numpy #tensorflow #matplotlib #keras
#python #numpy #тензорный поток #matplotlib #keras
Вопрос:
Я изучаю Keras через udemy.
я получил эту ошибку, хотя я написал код так же, как и инструктор.
В последней части я получаю эту ошибку:
Любая помощь будет высоко оценена. Спасибо.
Это часть моего кода:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
n_pts = 500
np.random.seed(0)
Xa = np.array([np.random.normal(13, 2, n_pts),
np.random.normal(12, 2, n_pts)]).T
Xb = np.array([np.random.normal(8, 2, n_pts),
np.random.normal(6, 2, n_pts)]).T
X = np.vstack((Xa, Xb))
y = np.matrix(np.append(np.zeros(n_pts), np.ones(n_pts))).T
plt.scatter(X[:n_pts,0], X[:n_pts,1])
plt.scatter(X[n_pts:,0], X[n_pts:,1 ])
model =Sequential()
model.add(Dense(units=1,input_shape=(2,),activation='sigmoid'))
adam = Adam(lr=0.1)
model.compile(adam , loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
h=model.fit(x=X, y=y, verbose=1,batch_size=50,epochs=500,shuffle='true')
plt.plot(h.history['acc'])
plt.title('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['accuracy'])
Комментарии:
1. что возвращает h.history.keys()?
2. он возвращает- dict_keys([‘потеря’, ‘точность’])
3. итак, h.history[‘точность’], а не h.history[‘acc’]
4. спасибо, сэр, это работает..
Ответ №1:
В tf 2.0 вы должны использовать полное слово accuracy
вместо acc
того, как это было в tf 1.x. Даже если вы не используете
импорт из tensorflow.keras xyz