Le code suivant exécute un modèle Sequential Keras, assez simple, sur les données MNIST qui sont empaquetées avec Keras.
En exécutant le morceau de code suivant, j'obtiens une exception.
Le code est facilement reproductible.
Epoch 1/10
59296/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2005 - accuracy: 0.9400
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-f5e673b24d24> in <module>()
23 metrics=['accuracy'])
24
---> 25 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[callbacks])
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
871 validation_steps=validation_steps,
872 validation_freq=validation_freq,
--> 873 steps_name='steps_per_epoch')
874
875 def evaluate(self,
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training_arrays.py in model_iteration(model, inputs, targets, sample_weights, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_inputs, val_targets, val_sample_weights, shuffle, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, mode, validation_in_fit, prepared_feed_values_from_dataset, steps_name, **kwargs)
406 if mode == ModeKeys.TRAIN:
407 # Epochs only apply to `fit`.
--> 408 callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)
409 progbar.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)
410
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\callbacks.py in on_epoch_end(self, epoch, logs)
288 logs = logs or {}
289 for callback in self.callbacks:
--> 290 callback.on_epoch_end(epoch, logs)
291
292 def on_train_batch_begin(self, batch, logs=None):
<ipython-input-26-f5e673b24d24> in on_epoch_end(self, epoch, logs)
3 class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
4 def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
----> 5 if(logs.get('acc')>0.99):
6 print("\nReached 99% accuracy so cancelling training!")
7 self.model.stop_training = True
TypeError: '>' not supported between instances of 'NoneType' and 'float'
L'exception est:
import tensorflow as tf
class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
if(logs.get('acc')>0.99):
print("\nReached 99% accuracy so cancelling training!")
self.model.stop_training = True
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
callbacks = myCallback()
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[callbacks])
9 Réponses :
Je pense que cela peut venir de la façon dont vous appelez votre fonction:
Si votre fonction est
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[myCallback()])
Elle devrait être appelée comme ça:
XXX
Le problème est logs.get ('acc')> 0.99 . De votre côté, logs.get ('acc') est Aucun pour une raison quelconque.
Il suffit d'exécuter:
None> 0.99 et vous obtiendrez la même erreur. Vous avez probablement migré votre code de Python 2 où cela fonctionnerait réellement :).
Vous pouvez simplement modifier cela avec
if(logs.get('acc') is None): # in this case you cannot compare...
Ou vous pouvez utiliser essayez : ... sauf : blocs.
BTW, le même code fonctionne très bien de mon côté.
Dans la fonction model.compile, vous avez défini metrics = ['precision']. Vous devez utiliser «exactitude» dans logs.get, c'est-à-dire logs.get («exactitude»).
C'est juste qu'avec la mise à jour de tensorflow vers la version 2.x, la balise du dictionnaire 'acc' a été changée en 'precision' donc remplacer la ligne 5 comme suit devrait faire l'affaire!
if (logs.get ('precision')> 0.99):
Changez simplement logs.get ('precision') -> logs.get ('acc'). Cela devrait fonctionner correctement!
Pour une raison quelconque, j'ai fait ['acc'] dans la classe de rappel, avec ['precision'] dans les métriques et cela a fonctionné.
J'ai eu le même problème. Je l'ai changé en "acc" et cela a fonctionné comme un charme. J'ai apporté les modifications suivantes.
class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
if(logs.get("acc") >= 0.99):
print("Reached 99% accuracy so cancelling training!")
self.model.stop_training = True
Et dans le rappel,
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['acc'])
Dans le notebook Jupyter, j'ai dû utiliser "acc", mais dans google Colab "precision" à la place. Je suppose que cela dépend de la version de tensorflow installée.
Vous utilisez probablement tensorflow 1., vous pouvez donc essayer: if (logs.get ('acc')> 0.998)
et metrics = ['acc']
Avez-vous essayé
if (logs.get ('precision')> 0.99):?Lors de la création d'un rappel, si nous avons besoin d'un seuil de précision pour l'entraînement, les versions précédentes de TF ont logs.get ('acc') mais dans cette version, nous devons utiliser logs.get ('precision') pour que cela fonctionne. Il n'y avait aucune documentation concernant ce changement
L'erreur est due au fait que
logs.get ('acc')doit correspondre à la valeur de la métrique dansmodel.compile (optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['precision'] )