[프로젝트 학습일지] 22.08.01- loss 표현하기 ( KeyError: 'acc' , KeyError: 'accuracy' )

 

다음과 같이 간단히 출력만이라도 하고 싶었다.

print("loss", hist.history["loss"])
print("acc", hist.history["acc"])
print(hist.history["val_loss"])
print(hist.history["val_acc"])

 

 

다음과 같은 에러가 났다.

KeyError: 'acc'

 

 

인터넷에서는 acc를 accuracy로 변경하라고 하였다.

하지만 나는...

KeyError: 'accuracy'

 

 

---

해결!

 

답은 이곳에 있었다.

https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0

Release Keras 2.3.0 · keras-team/keras

간단히 말하자면 인수를 사용자가 정의한대로 적용할 수 있다는 것이다.

따라서 compile함수에서 다음 옵션을 정의하면된다.

 

 

 

 

matrics=['acc']로 설정했다면, 다음과 같이 접근할 수 있다.

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

print("loss", hist.history["loss"])
print("acc", hist.history["acc"])
print(hist.history["val_loss"])
print(hist.history["val_acc"])

  > hist.history["acc"]

  > hist.history["val_acc"]

 

 

 

matrics=['accuracy']로 설정했다면, 다음과 같이 접근할 수 있다.

model.compile(optimizer='adam', loss='mae', metrics=["accuracy"])

print("loss", hist.history["loss"])
print("acc", hist.history["accuracy"])
print(hist.history["val_loss"])
print(hist.history["val_accuracy"])

  > hist.history["accuracy"]

  > hist.history["val_accuracy"]

 

 

 

 

---

얏호 나온다!

 

# 모델 학습 과정 표시
fig, loss_ax = plt.subplots()
acc_ax = loss_ax.twinx()
loss_ax.plot(hist.history['loss'], 'y', label='train loss')
loss_ax.plot(hist.history['val_loss'], 'r', label='val loss')
acc_ax.plot(hist.history['acc'], 'b', label='train acc')
acc_ax.plot(hist.history['val_acc'], 'g', label='val acc')
loss_ax.set_xlabel('epoch')
loss_ax.set_ylabel('loss')
acc_ax.set_ylabel('accuracy')

loss_ax.legend(loc='upper left')
acc_ax.legend(loc='lower left')

plt.show()