Python 神经网络-Keras-keyError:'；acc&x27；

我正在通过udemy学习Keras

虽然我写的代码和讲师写的一样，但我还是犯了这个错误

在最后一部分中，我得到了这个错误：

任何帮助都将不胜感激。谢谢

这是我代码的一部分：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam 
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

n_pts = 500
np.random.seed(0)
Xa = np.array([np.random.normal(13, 2, n_pts),
           np.random.normal(12, 2, n_pts)]).T
Xb = np.array([np.random.normal(8, 2, n_pts),
           np.random.normal(6, 2, n_pts)]).T



X = np.vstack((Xa, Xb)) 
y = np.matrix(np.append(np.zeros(n_pts), np.ones(n_pts))).T

plt.scatter(X[:n_pts,0], X[:n_pts,1])
plt.scatter(X[n_pts:,0], X[n_pts:,1  ])


model =Sequential()
model.add(Dense(units=1,input_shape=(2,),activation='sigmoid'))   
adam = Adam(lr=0.1)
model.compile(adam , loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])  
h=model.fit(x=X, y=y, verbose=1,batch_size=50,epochs=500,shuffle='true')


plt.plot(h.history['acc'])
plt.title('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['accuracy'])

---

在TF2.0中，您必须使用完整的单词

accurity

，而不是TF1.x中的

acc

。即使你没有使用

从tensorflow.keras xyz导入

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h.history.keys（）返回什么？它正在返回-dict_keys（['loss'，'accurity']）所以h.history['accurity']而不是h.history['acc']谢谢，先生，它正在工作。。