如何解决 KeyError: 'val_mean_absolute_error' Keras 2.3.1 and TensorFlow 2.0 from Chollet Deep Learning with Python

Question

我在 Chollet 的书 Deep Learning with Python 的第 3.7 节。该项目旨在找出 1970 年代特定波士顿郊区的房屋价格中位数。

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

在“使用 K 折验证验证我们的方法”部分，我尝试运行以下代码块：

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)

我收到错误 KeyError: 'val_mean_absolute_error'

mae_history = history.history['val_mean_absolute_error']

我猜解决方案是找出正确的参数来替换 val_mean_absolute_error。我试过查看一些 Keras 文档，了解什么是正确的键值。有人知道正确的键值吗？

Answer 1

您代码中的问题在于，当您编译模型时，您没有添加特定的 ' mae' 指标。

如果您想mae在代码中添加 ' ' 指标，您需要这样做：

1. model.compile('sgd', metrics=[tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()])
2. model.compile('sgd', metrics=['mean_absolute_error'])

在这一步之后，您可以尝试查看正确的名称是否为val_mean_absolute_error或val_mae。最有可能的是，如果您像我在选项 2 中演示的那样编译模型，您的代码将使用“ val_mean_absolute_error”。

此外，您还应该将代码片段放在编译模型的位置，它在上面的问题文本中丢失（即build_model()函数）

Answer 2

我用 ' val_mean_absolute_error'替换了 ' val_mae'，它对我有用