KeyError: 'val_acc'について

前提・実現したいこと

ディープラーニングで音声分類
https://qiita.com/cvusk/items/61cdbce80785eaf28349#%E6%84%9F%E6%83%B3
を試しています。

githubはこちらになります。
https://github.com/shibuiwilliam/audio_classification_keras/blob/master/esc50_classification.ipynb

学習をさせていましたが、

(7500, 128, 1723, 1)
(7500, 50)
(500, 128, 1723, 1)
(500, 50)
Epoch 1/1000


468/468 [==============================] - 10955s 23s/step - loss: 3.7678 - accuracy: 0.0459 - val_loss: 3.5413 - val_accuracy: 0.0900

と、
468で終わったと思ったときに、

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_5255/932675263.py in <module>
     13                     verbose=1,
     14                     shuffle=True,
---> 15                     callbacks=[es_cb, cp_cb])

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
     89                 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
     90                               'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91             return func(*args, **kwargs)
     92         wrapper._original_function = func
     93         return wrapper

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
   1730             use_multiprocessing=use_multiprocessing,
   1731             shuffle=shuffle,
-> 1732             initial_epoch=initial_epoch)
   1733 
   1734     @interfaces.legacy_generator_methods_support

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
    258                     break
    259 
--> 260             callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)
    261             epoch += 1
    262             if callbacks.model.stop_training:

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/callbacks/callbacks.py in on_epoch_end(self, epoch, logs)
    150         logs = logs or {}
    151         for callback in self.callbacks:
--> 152             callback.on_epoch_end(epoch, logs)
    153 
    154     def on_train_batch_begin(self, batch, logs=None):

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/callbacks/callbacks.py in on_epoch_end(self, epoch, logs)
    700         if self.epochs_since_last_save >= self.period:
    701             self.epochs_since_last_save = 0
--> 702             filepath = self.filepath.format(epoch=epoch + 1, **logs)
    703             if self.save_best_only:
    704                 current = logs.get(self.monitor)

KeyError: 'val_acc'

と出てしまいました。

今、調べながら質問しているのですが、
どなたかわかる人、解決方法を教えていただきたいです。

また、これで、エラーが出てしまったので一からやり直しですか。

該当のソースコード

python
1# train model
2batch_size = 16
3epochs = 1000
4print(x_train.shape)
5print(y_train.shape)
6print(x_test.shape)
7print(y_test.shape)
8training_generator = MixupGenerator(x_train, y_train)()
9model.fit_generator(generator=training_generator,
10                    steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size,
11                    validation_data=(x_test, y_test),
12                    epochs=epochs, 
13                    verbose=1,
14                    shuffle=True,
15                    callbacks=[es_cb, cp_cb])

今現在、val_accをval_accuracyにして試しています。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
https://teratail.com/questions/374966

これが解決して、その続きになります。
足りない情報は、指摘されたときに追記していきます。

行動規範の内容に同意します

回答1件

468/468 [==============================] - 10955s 23s/step - loss: 3.7678 - accuracy: 0.0459 - val_loss: 3.5413 - val_accuracy: 0.0900

上記の場合、callback の monitor に指定できるのは、loss, accuracy, val_loss, val_accuracyのみです。
ちなみに、loss, accuracy, val_loss, val_accuracyの名称は model.compile の metrics で決まったかと思います。

エラーの出るタイミングが少し不可解ですね。
参考元のコードをざっと見てみましたが、callback は ModelCheckpoint で、最良のモデルを保存指定でしたので、少なくとも 1 epoch 目で最初の保存処理が入り、monitor のキーエラーが出てもいいような気がしますが...

投稿2021/12/27 07:49