Keras 当损失函数为自定义函数时，绘制各时段的MSE

我使用一个定制的损失函数，并希望在历代中绘制MSE（我使用Keras库）。这是我用来拟合神经网络和保存历史的代码

model.compile（loss=new\u loss2，metrics=['mse']，optimizer=opt）
hist=model3.fit（X\u序列，y\u序列，批量大小=32，随机播放=False，历元数=历元数，验证分割=0.15，回调=callbackz）

当我尝试使用plot函数绘制MSE时

plt.plot（历史记录['mse']）

我得到这个错误

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“D:\Keras1（1）.py”，第150行，在
plt.绘图（历史记录['mse']）
KeyError:'mse'

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我怎样才能以正确的方式绘制它呢？

不知何故，这些度量在

历史

字典中被扩展名称引用<代码>历史记录['mean_squared_error']应该可以工作

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注意：如果名称差异困扰您，那么在编译模型时也可以使用扩展名称，即

model.compile（loss=new\u loss2，metrics=['mean\u squared\u error']，…）

不知何故，在

历史

字典中，这些度量由其扩展名称引用<代码>历史记录['mean_squared_error']应该可以工作

注意：如果名称差异困扰您，那么在编译模型时也可以使用扩展名称，即

model.compile（loss=new\u loss2，metrics=['mean\u squared\u error'，…）