web-dev-qa-db-ja.com

KeyErrorを解決する方法： 'val_mean_absolute_error' Keras 2.3.1およびTensorFlow 2.0、Chollet Deep LearningからPython

私はCholletの著書「Deep Learning with Python」のセクション3.7にいます。このプロジェクトは、1970年代のボストン郊外にある住宅の価格の中央値を見つけることです。

https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/3.7-predicting-house-prices.ipynb

セクション「K分割検証を使用したアプローチの検証」で、次のコードブロックを実行しようとします。

num_epochs = 500
all_mae_histories = []
for i in range(k):
    print('processing fold #', i)
    # Prepare the validation data: data from partition # k
    val_data = train_data[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]
    val_targets = train_targets[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]

    # Prepare the training data: data from all other partitions
    partial_train_data = np.concatenate(
        [train_data[:i * num_val_samples],
         train_data[(i + 1) * num_val_samples:]],
        axis=0)
    partial_train_targets = np.concatenate(
        [train_targets[:i * num_val_samples],
         train_targets[(i + 1) * num_val_samples:]],
        axis=0)

    # Build the Keras model (already compiled)
    model = build_model()
    # Train the model (in silent mode, verbose=0)
    history = model.fit(partial_train_data, partial_train_targets,
                        validation_data=(val_data, val_targets),
                        epochs=num_epochs, batch_size=1, verbose=0)
    mae_history = history.history['val_mean_absolute_error']
    all_mae_histories.append(mae_history)

エラーKeyError： 'val_mean_absolute_error'が発生する

mae_history = history.history['val_mean_absolute_error']

解決策は、val_mean_absolute_errorを置き換える適切なパラメーターを見つけることだと思います。正しいキー値が何であるかについて、Kerasのドキュメントを調べてみました。誰かが正しいキー値を知っていますか？

python-3.xtensorflowkerasjupyter-notebookkeyerror
2
minTwin

私は「val_mean_absolute_error」を「val_mae」に置き換え、それは私のために働いた

1
Jasmeet Narang

以下のコード行で更新します。

   mae_history = history.history["mae"]
0
Ali Nemati