KeyError: 'acc'の対処法（環境設定）

Question

前提・実現したいこと

kerasを用いて分類器を作成しています。
図を描きたいのですが、エラーが出てしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

KeyError: 'acc'

該当のソースコード

(省略)
# コンパイル
model.compile(optimizer='sgd',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

# 学習
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=70, epochs=1, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))


#モデルを保存
model.save("model.h5")

# 汎化制度の評価・表示
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32, verbose=0)
print('validation loss:{0[0]}\nvalidation accuracy:{0[1]}'.format(score))

#acc, val_accのプロット
plt.plot(history.history['acc'], label="acc", ls="-", marker="o")
plt.plot(history.history["val_acc"], label="val_acc", ls="-", marker="x")
plt.ylabel("accuracy")
plt.xlabel("epoch")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

それぞれの環境

あまりわからない状態で環境設定を行ったことを前提に見ていただければ幸いです。
win,Macともにanacondaのspyderを使用しています。
関係ありそうなライブラリのverを下に示します。

keras:ver.2.24
tensorflow:ver.1.13.1
matplotlib:ver.3.0.2

keras:ver.2.3.1
tensorflow:ver.2.0.0
matplotlib:ver.3.1.0

試したこと

macで行うとエラーが出るのですが、winで行うと問題なく図が表示されます。
環境設定の問題だと思うのですがなにが原因なのかわからないので教えてください。

Comments

[fiveHundred]

環境設定の問題だと思うのであれば、現状の環境を記載してください。
（バージョンなど。出来ればどのような手順で環境設定をしたかも）

[hashikunmaru]

コメントありがとうございます。
他に捕捉の情報が必要であれば、教えていただけると幸いです。

[fiveHundred]

これが原因かは分かりませんが、tensorflowのバージョンが2.0になっているのが気になりますね。
ver2.0では、多くの機能が変更されたので、kerasが対応できていないのかもしれません。
一度、tensorflowのバージョンを下げるとどうなりますでしょうか？

（余談ですが、tensorflowにもkerasが内蔵されていますので、最新のkerasを使いたいなどの理由が無ければ、こちらの方がいいかもしれません）

Answer 1

Macの場合ですが戻り値が
val_loss
val_accuracy
loss
accuracy
となっているのでこちらの表記で試してみてはいかがでしょうか？

Reference:
https://stackoverflow.com/questions/58012584/keras-keyerror-acc-during-plotting
以下回答まま
Have you tried H.history['accuracy']? Since you compiled using 'accuracy' it will probably have the same string.

Now you can always inspect what you've got:

for key in H.history.keys():
    print(key)

You will see what is logged there

環境設定が原因ではないかと...(違ったらすみません)