解决Keyerror ''acc'' KeyError: ''val_acc''问题

1.使用predict时,必须设置batch_size,否则效率奇低. 查看keras文档中,predict函数原型: predict(self, x, batch_size=32, verbose=0) 说明: 只使用batch_size=32,也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU,然后进行预测.在一些问题中,batch_size=32明显是非常小的.而通过PCI传数据是非常耗时的. 所以,使用的时候会发现预测数据时效率奇低,其原因就是batch_size太小

ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator是用来做数据增强的,但我的目的只是想一个batch一个batch的读进图片而已,所以一开始没用它,后来发现它是有这个功能的,而且使用起来很方便. ImageDataGenerator类包含了如下参数:(keras中文教程) ImageDataGenerator(featurewise_cen

首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练. keras中文文档 fit fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=N

前言 前段时间在训练模型的时候,发现当训练集的数量过大,并且输入的图片维度过大时,很容易就超内存了,举个简单例子,如果我们有20000个样本,输入图片的维度是224x224x3,用float32存储,那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话,总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存,所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的. 如果我们直接用keras的fit函数来训练模型的话,是需要传入全部训练数据,但是好在提供了fit_generator,

前言 在使用keras时候报错Keyerror 'acc',这是一个keras版本问题,acc和accuracy本意是一样的,但是不同keras版本使用不同命名,因此需要更换.val_acc也是如此. 步骤 打印history关键字 print(history.history.keys()) 将自己定义错的关键字更正为上面print函数显示的关键字. 结果 可以看出我的keras版本history关键字不是简写val_acc,而是val_accuracy,更换后解决报错!!! 补充知识:pyth

Python编写从ZabbixAPI获取信息 此脚本用Python3.6执行是OK的. # -*- coding: utf-8 -*- import json import urllib.request, urllib.error, urllib.parse class ZabbixAPI: def __init__(self): self.__url = 'http://192.168.56.102/zabbix/api_jsonrpc.php' self.__user = 'admin' s

本文实例讲述了python中反射用法.分享给大家供大家参考.具体如下: import sys, types,new def _get_mod(modulePath): try: aMod = sys.modules[modulePath] if not isinstance(aMod, types.ModuleType): raise KeyError except KeyError: # The last [''] is very important! aMod = __import__(mo

tensorflow升级到1.0之后,增加了一些高级模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微有些简化. 任务:花卉分类 版本:tensorflow 1.0 数据:flower-photos 花总共有五类,分别放在5个文件夹下. 闲话不多说,直接上代码,希望大家能看懂:) 复制代码 # -*- coding: utf-8 -*- from skimage import io,transform import glob import os impor

本篇主要介绍:常见的字典方法.如何处理查不到的键.标准库中 dict 类型的变种.散列表的工作原理等.一下是全部内容: 泛映射类型 collections.abc 模块中有 Mapping 和 MutableMapping 这两个抽象基类,它们的作用是为 dict 和其他类似的类型定义形式接口. 标准库里所有映射类型都是利用 dict 来实现的,它们有个共同的限制,即只有可散列的数据类型才能用做这些映射里的键. 问题: 什么是可散列的数据类型? 在 python 词汇表(https://docs

01-初心缘由 最近在研究语音识别方向,看了很多的语音识别的资料和文章,了解了一下语音识别的前世今生,其中包含了很多算法的演变,目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法,其中RNN扮演了非常重要的作用,深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别.然后我想动手自己做一个语音识别系统,从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现,发现语音识别的效果没有写的那么好,其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时. 因此,就有了一个新的想法,借助一些开源的

如下所示: keras.callbacks.ModelCheckpoint(self.checkpoint_path, verbose=0, save_weights_only=True,mode="max",save_best_only=True), 默认是每一次poch,但是这样硬盘空间很快就会被耗光. 将save_best_only 设置为True使其只保存最好的模型,值得一提的是其记录的acc是来自于一个monitor_op,其默认为"val_loss",其