KerasでのKeyError: 'acc'

Question

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

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

Answer 1

history.history自体は単なる dict型のデータなのですから、
直接

print(history.history)

を実行して、どのような keyでデータが保存されているのかを確認したらよいのではないでしょうか

Comments

[XTJP]

確かに単なるdict型ですね。print(history.history)で確認したところ、
val_loss, val_accuracy, loss, accuracyとの表記でしたのでaccをaccuracyと正しく記載すればエラーはなくなりました。
環境設定がどう間違っていたのかわかりませんでしたが、とりあえず解決しました。ありがとうございます。