Python ValueError:参数无效'；公制'；即使使用最新的Keras/Theano，也传递给K.函数

当我在Anaconda/Python2.7/Keras/Theano中运行以下非常简单的神经网络时：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

# import csv
csv = 'https://raw.githubusercontent.com/uiuc-cse/data-fa14/gh-pages/data/iris.csv'
iris = np.genfromtxt(csv, delimiter = ',', dtype = None)

# Munge data
iris = np.delete(iris, 0, 0)  # delete header row
iris[iris[:,4] == 'setosa', 4] = 1
iris[(iris[:,4] == 'versicolor') | (iris[:,4] == 'virginica'), 4] = 0
iris = iris.astype(float)

# split into data and label classes
data = iris[:,0:4]
labels = iris[:,4]
labels = np.array([labels])
labels = labels.T
labels = labels.astype(int)

# develop NN
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim = 4))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(optimizer = 'rmsprop', loss = 'binary_crossentropy', metric = ['accuracy'])

# fit NN
model.fit(data, labels, nb_epoch = 5, batch_size = 50)

我收到以下错误：

  File "C:\Users\bAXTER\Anaconda\lib\site-packages\keras\backend\theano_backend.py", line 539, in function
    raise ValueError(msg)

ValueError: Invalid argument 'metric' passed to K.function

我已经看过了，但是我已经在Anaconda（Python 2.7）上使用了Keras 1.0.5和Theano 0.9.0，并安装了所有相关的软件包。此外，帖子提到我可以“从对

model.compile（）

的函数调用中删除

metrics=['accurity']

”。但我在“theano_backend.py”中找不到这两个术语。我无法对该用户的回答发表评论，因为我没有足够的声誉

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你知道为什么keras会导致这个错误吗？我知道这是python的一个探索较少的领域，因此我们非常感谢您的帮助。

非常尴尬。我在

model.compile

命令中拼写了

metric

而不是

metrics

。

我认为这是版本问题。本教程的拼写为“metric”。