Machine learning Keras：历史记录不可访问，因为丢失或准确性

我正在Keras和Tensorflow后端培训一名CNN

mod1=gmodel.fit（图像、序列标签、，
批次尺寸=100，
时代=2，
verbose=1，
验证\数据=（测试\图像、测试\标签）

在每一个时代，我都能在输出中看到打印的准确性和损失（直到这里一切似乎都正常）

1/10纪元
1203/1203[=================================================================================================================================-190s-损耗：0.7600-附件：0.5628
-val_损失：0.5592-val_acc:0.6933
纪元2/10
1203/1203[=====================================================================]187s-损耗：0.5490-附件：0.6933
-val_损失：0.4589-val_acc:0.7930
纪元3/10
....

最后，我想绘制验证损失图，以便在以前的项目中，我通过

mod1.历史记录['val_loss']

但是我得到一个错误，好像

.history（）

是空的

TypeError回溯（最近一次调用）
在（）
---->1模式历史（）
TypeError:“历史记录”对象不可调用

编辑（在下面的回答之后）：当我尝试访问损失时，例如：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1模块1.历史记录[“价值损失”]
TypeError:“历史记录”对象不可下标

我以前没有发现类似的问题，所以我不知道会发生什么或者如何调试

---

非常感谢您的指点或想法。

尽管您说您调用了

mod1.history['val_loss']

，但您的错误消息讲述了一个不同的故事-很可能，正如Daniel Moller所评论的，您实际上使用了类似于

mod1.history（）

（即带有括号）的东西。下面是我得到的（Python 3.5）：

mod1.history（）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1模块1.历史（）
TypeError:“dict”对象不可调用

mod1.history

不是用

（）

调用的函数，而是Python字典：

mod1.history
#结果:
{'acc'：[0.82374999998，
0.94294999999999995,
0.95861666666666667,
...],
“损失”：[0.6255526172161098，
0.18810810926556587,
0.13734668906728426,
...],
“val_损失”：[12.05395287322998，
11.584557554626464,
10.949809835815429,
...]}
mod1.历史记录['val_loss']
#结果:
[12.05395287322998,
11.584557554626464,
10.949809835815429,
...]

请使用model.fit语句中的验证数据作为测试数据，然后将出现唯一的“model.history.history”

参考：

---

安装模型后，它将返回一个历史对象，您不能像

历史['loss']那样调用（）

或直接为其下标

如果您使用

model.fit（）

安装它，那么您必须进行如下查询

model.history.history.keys（）

->将为您提供

['acc'，'loss'，'val\u acc'，'val\u loss']

若您在编译过程中监控了损失并提到了度量的准确性

您可以使用相同的格式访问所有度量，例如：

model.history.history['acc']

但是，如果您拟合了一个模型，并将历史对象分配给一个局部变量，例如

history=model.fit（X，Y）

，那么访问模式将是

history.history['acc']
history.history['val_acc']

这里我们不需要提及

模型

对象，因为

历史

对象现在保存在局部变量中

---

另外，不要忘记添加验证数据或使用fit的validation split参数来访问验证度量。

“History”对象不可调用。很明显，您不应该使用

（）

。括号中“调用”一个函数。1）在发布答案后编辑你的问题时，最好注明是（“编辑”），这样受访者就不会看起来像白痴2）当有人回答了你最初描述的问题时，向上投票是一种很好的礼貌3）我实际上展示了

mod1.history的情况['val_loss']

如下；只需尝试

mod1.history

和

type（mod1.history）

-如果你没有找到合适的字典，你的部分代码中还有一些错误没有显示在这里（即使现在，你也会同时显示

modl

（'l'）和

mod1

（'1'）-其中一个一定是打字错误）…谢谢你指出mod1.history（）无论如何都不起作用。不过，我真正的目标是mod1.history['val_loss']给了我一个“不可订阅的”错误。我不是Keras专家，但我以前访问过损失和准确性，我很困惑为什么这次我不能这么做。@user3177938这不是您最初报告的错误！我想，也许是错误的，因为我在mod1上得到了错误。历史['val_loss']这是因为历史上没有字典。所以，这就是为什么我尝试使用mod1.history（）@patti_jane解决什么问题？问题是一团糟。如果你面对一个看起来类似的问题，我建议你用一个可复制的方法来打开一个新问题example@desertnaut我在说“历史不可订阅”错误，但我意识到我调用的是“gmodel”的历史记录，而不是“mod1”-->mod1=gmodel.fit（）。

history.history['acc']
history.history['val_acc']