使用Keras訓練歷史視覺化（含踩雷）

import matplotlib.pyplot as plt

history = model.fit(x, y, validation_split=
0.25
, epochs=
50, batch_size=
16, verbose=1)
# 繪製訓練 & 驗證的準確率值
plt.plot(history.history[
'acc'])
plt.plot(history.history[
'val_acc'])
plt.title(
'model accuracy'
)plt.ylabel(
'accuracy'
)plt.xlabel(
'epoch'
)plt.legend(
['train'
,'test'
], loc=
'upper left'
)plt.show(
)# 繪製訓練 & 驗證的損失值
plt.plot(history.history[
'loss'])
plt.plot(history.history[
'val_loss'])
plt.title(
'model loss'
)plt.ylabel(
'loss'
)plt.xlabel(
'epoch'
)plt.legend(
['train'
,'test'
], loc=
'upper left'
)plt.show(
)

解決辦法，檢查model.fit()，是否新增了validation_split引數

報錯：keyerror: 'val』

解決辦法，檢查model.compile()，是否新增了metrics=['accuracy']引數

keras視覺化pydot graphviz問題

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