Tensorflow 2.0 Keras 即使有验证数据也不会保存最佳模型，仍然给我： 只能在可用的情况下保存最佳模型val_acc，跳过

Question

我在训练期间通过fit函数提供训练和验证数据作为数据集迭代器。我想通过验证数据集的准确性来保存最佳模型。但是，在每个时期的训练中，我都会收到类似Can save best model only with val_acc, skipping.

我用metrics = ['accuracy']编译了模型，在回调中声明monitor='val_acc'，并像fit中的validation_data=my_val_dataset一样作为数据集迭代器提供了验证数据。我在这里还缺少什么？

我真的很感激任何帮助。

我的 Jupyter 笔记本在我的 GitHub 存储库中。

Answer 1

确保日志中存在val_acc。

从简短的培训中获取历史记录：

histCallback = model.fit(smallBatch_X, smallBatch_Y, epochs = 1)

检查其中的内容：

for key in histCallback.history:
print(key)

也许你会发现val_accuracy。或者，也许您有多个输出，并且会找到类似风格的val_output_2_acc或内容。