解决Keyerror ”acc” KeyError: ”val_acc”问题

当模型在训练过程中出现 'KeyError: "acc"' 或者 'KeyError: "val_acc"' 错误时，说明在训练历史记录中找不到对应的准确率指标。在解决这个问题之前，我们先来了解一下准确率指标。

准确率（accuracy）是一个非常常用的模型性能指标，它用来衡量分类模型的预测结果与真实标签一致的概率。在Keras训练模型时，常用的准确率指标包括：acc（训练集准确率）、val_acc（验证集准确率）、test_acc（测试集准确率）等。

在解决 'KeyError: "acc"' 或者 'KeyError: "val_acc"' 错误的过程中，我们可以采取以下两种方法：

1.使用正确的准确率指标

在模型编译时，需要把正确的准确率指标作为参数传入。具体而言，如果要在训练过程中使用 'acc' 指标，则需要按照以下方式设置：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])

同理，如果要在验证集上使用 'val_acc' 指标，则需要按照以下方式设置：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['val_acc'])

2.检查历史记录字典中是否包含准确率指标

在训练模型之后，Keras会将模型训练过程中的性能（如损失、准确率等）记录到一个字典中。如果在字典中找不到相应的准确率指标，则会出现 'KeyError: "acc"' 或者 'KeyError: "val_acc"' 错误。因此，需要检查一下历史记录字典中是否包含指定的准确率指标。

以下是一个使用 'val_acc' 指标进行模型训练的示例：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

# 检查历史记录字典中是否包含 'val_acc' 指标
if 'val_acc' not in history.history:
    raise ValueError('Model has no validation accuracy.')

类似地，如果要检查训练准确率指标是否存在，可以使用 'acc' 替换 'val_acc' 并检查 'history.history' 字典。

总结起来，解决 'KeyError: "acc"' 或者 'KeyError: "val_acc"' 错误的方法就是正确设置代码中的准确率指标或者检查历史记录字典中是否包含准确率指标。