Tensorflow 2.0 Keras не сохранит лучшую модель даже с данными проверки, но все равно дает мне: могу сохранить лучшую модель только при наличии val_acc, пропуская

Question

Я предоставляю данные обучения и проверки как итераторы набора данных во время обучения с помощью функции fit.Я хочу сохранить лучшую модель по точности набора данных.Тем не менее, во время обучения в каждую эпоху я получаю предупреждение, например Can save best model only with val_acc, skipping.

. Я скомпилировал модель с metrics = ['accuracy'], объявил monitor='val_acc' в обратном вызове и предоставил данные проверки в качестве итератора набора данных, например validation_data=my_val_dataset in fit.Что еще мне здесь не хватает?

Буду очень признателен за любую помощь.

Мой блокнот Jupyter находится в моем репозитории GitHub .

Answer 1

Убедитесь, что val_acc существует в журналах.

Получите историю из короткого тренинга:

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

Проверьте, что в нем:

for key in histCallback.history:
    print(key)

Возможно, вы найдете val_accuracy вместо этого.Или, может быть, у вас есть несколько выходов и вы найдете val_output_2_acc или что-то в похожем стиле.