Python 类型错误：'&燃气轮机'；在'；非类型'；和'；浮动'；

我有这段代码，它在Python3中引发了一个错误，这样的比较可以在Python2上进行 我怎样才能改变它

import tensorflow as tf 
def train_set():
    class MyCallBacks(tf.keras.callbacks.Callback):
        def on_epoch_end(self,epoch,logs={}):
            if(logs.get('acc')>0.95):
                print('the training will stop !')
                self.model.stop_training=True
    callbacks=MyCallBacks()
    mnist_dataset=tf.keras.datasets.mnist 
    (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist_dataset.load_data()
    x_train=x_train/255.0
    x_test=x_test/255.0
    classifier=tf.keras.Sequential([
                                    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
                                    tf.keras.layers.Dense(512,activation=tf.nn.relu),
                                    tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
                                    ])
    classifier.compile(
                        optimizer='sgd',
                        loss='sparse_categorical_crossentropy',
                        metrics=['accuracy']
                       )    
    history=classifier.fit(x_train,y_train,epochs=20,callbacks=[callbacks])
    return history.epoch,history.history['acc'][-1]
train_set()

---

看来你的错误和我的相似

---

尝试将

logs.get（'acc'）

替换为

logs.get（'accurity'）

它在Python2中工作，因为在Python2中可以将

None

与

float

进行比较，但在Python3中这是不可能的

这条线

logs.get('acc')

返回

None

，这就是您的问题

快速解决办法是用

if logs.get('acc') is not None and logs.get('acc') > 0.95:

如果

logs.get（'acc'）

为

None

，则上述条件将短路，第二部分

logs.get（'acc'）>0.95

，将不进行评估，因此不会导致上述错误。

Tensorflow 2.0

---

在回调函数中，尝试以下操作：

class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
      def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        print("---",logs,"---")
        '''
        if(logs.get('acc')>=0.99):
          print("Reached 99% accuracy so cancelling training!")
        '''

它给了我这个

--{'loss'：0.18487292938232422，'acc'：0.94411665}--

我有

acc

所以我用了，如果有

accurity

我会用

accurity

。那么日志和你有什么，然后使用它

---

TF一直都在经历重大变化，所以安全、非常安全是可以的。

我也遇到了同样的问题，我没有使用“acc”，而是将它改为“准确性”。因此，似乎最好尝试将“acc”改为“accurity”。

尝试使用try except

class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
  def on_epoch_end(self, epoch, logs = {}):
    try:
      if(logs.get('acc')>0.95):
        print("\nReached")
        self.model.stop_training = True
    except:
      if(logs.get('accuracy')>0.95):
        print("Reached!!!")
        self.model.stop_training = True

---

使用“acc”而不是“Accurance”，您无需更改。

请检查您的行，以查看存储在第一位的精度，然后您可以在需要比较时正确查找

return history.epoch, history.history['acc'][-1]

---

这里它被称为“acc”，但正如其他人所指出的，它可能是“准确性”

请分享整个错误消息。你从那条信息中了解到了什么？这个问题已经有了确切的答案。你的回答补充了什么？

return history.epoch, history.history['acc'][-1]