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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

KerasでのKeyError: 'acc'

XTJP
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総合スコア11

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投稿2020/01/07 04:34

前提・実現したいこと

株式会社アイデミー 石川 聡彦. Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで (Japanese Edition) Kindle Edition.
を読み進めており、サンプルコードをそのまま実行しようとしたところ以下のエラーが出てきました。

発生している問題・エラーメッセージ

Train on 6000 samples, validate on 1000 samples Epoch 1/5 6000/6000 [==============================] - 0s 71us/step - loss: 2.4277 - accuracy: 0.1343 - val_loss: 2.0541 - val_accuracy: 0.4830 Epoch 2/5 6000/6000 [==============================] - 0s 31us/step - loss: 2.1158 - accuracy: 0.2483 - val_loss: 1.8592 - val_accuracy: 0.5570 Epoch 3/5 6000/6000 [==============================] - 0s 28us/step - loss: 1.8999 - accuracy: 0.3677 - val_loss: 1.6709 - val_accuracy: 0.6290 Epoch 4/5 6000/6000 [==============================] - 0s 28us/step - loss: 1.7059 - accuracy: 0.4578 - val_loss: 1.5152 - val_accuracy: 0.6920 Epoch 5/5 6000/6000 [==============================] - 0s 35us/step - loss: 1.5370 - accuracy: 0.5337 - val_loss: 1.3744 - val_accuracy: 0.7140 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-1c5e7409add2> in <module> 31 # acc、val_acc のプロットです 32 ---> 33 plt.plot(history.history["acc"], label="acc", ls="-", marker="o") 34 plt.plot(history.history["val_acc"], label="val_acc", ls="-", marker="x") 35 plt.ylabel("accuracy") KeyError: 'acc'

該当のソースコード

Python

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist from keras.layers import Activation, Dense, Dropout from keras.models import Sequential, load_model from keras import optimizers from keras.utils.np_utils import to_categorical %matplotlib inline (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 784)[:6000] X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 784)[:1000] y_train = to_categorical(y_train)[:6000] y_test = to_categorical(y_test)[:1000] model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=784)) model.add(Activation("sigmoid")) model.add(Dense(128)) model.add(Activation("sigmoid")) model.add(Dropout(rate=0.5)) model.add(Dense(10)) model.add(Activation("softmax")) sgd = optimizers.SGD(lr=0.1) model.compile(optimizer=sgd, loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # epochs 数は 5 を指定します history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=500, epochs=5, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test)) # acc、val_acc のプロットです 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()

試したこと

検索したところ、似たような問題で質問している方がいらっしゃいました。
KeyError: 'acc'の対処法(環境設定)

Keras : KeyError: 'acc' , during plotting

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Jupyter Notebook 6.0.0
Python 3.7.3

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