KeyError: 'val_acc'

Question

以下是 model.fit_generator() function 的一些参数。这些对象保存在标记为回调的列表中。

checkpoint = ModelCheckpoint(
        model_file, 
        monitor= 'val_acc', 
        save_best_only=True)

early_stopping = EarlyStopping(
    monitor='val_loss',
    patience=5,
    verbose=1,
    restore_best_weights=True)


tensorboard = TensorBoard(
    log_dir=log_dir,
    batch_size=batch_size,
    update_freq = 'batch')


reduce_lr = ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    patience=5,
    cooldown=2,
    min_lr=0.0000000001,
    verbose=1)


#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
callbacks = [checkpoint, reduce_lr, early_stopping, tensorboard]

在为对象创建回调对象和参数后，我实现了层并编译（未显示，因为它与我遇到的问题无关）。 然后我运行 model.fit_generator function（使用上面的回调 arguments）：

history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch = steps_per_epoch,
    epochs=epochs,
    verbose=2,
    callbacks=callbacks,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_steps,
    class_weight=class_weight)

我得到的错误是：

KeyError: 'val_acc'

据我了解，这意味着 val_acc 不在列表中。 但它是..所以需要帮助来理解为什么我会收到这个错误。

编辑：

错误前的结果图片显示..[ https://i.stack.imgur.com/5lheg.png]

Answer 1

您需要将monitor= 'val_acc'更改为monitor='val_loss'

checkpoint = ModelCheckpoint(
        model_file, 
        monitor='val_loss', 
        save_best_only=True)

Answer 2

确保您使用model.compile(metrics=['accuracy']) ，而不是Accuracy或acc 。 同样在文件路径中使用val_accuracy 。 我最近遇到了这个问题。