Question

我正在使用keras R构建分类模型，我的代码如下：

model <- keras_model_sequential() 
model %>% 
  layer_dense(units = 256, activation = 'relu', input_shape = ncol(x_train),kernel_regularizer = regularizer_l2(0.001),) %>% 
  layer_dropout(rate = 0.4) %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = 'relu',kernel_regularizer = regularizer_l2(0.001),) %>%
  layer_dropout(rate = 0.3) %>%
  layer_dense(units = 2, activation = 'sigmoid')

history <- model %>% compile(
  loss = 'binary_crossentropy',
  optimizer = 'adam',
  metrics = c('accuracy')
)

model %>% fit(x_train, 
              y_train, 
              epochs = 50, 
              batch_size = 128,
              validation_data = (x_val,y_val))

一切都很好，但是当我尝试使用'validation_data'将外部数据（x_val，y_val）用作验证数据时，则出现此错误：

Error: unexpected ',' in:
"              batch_size = 128,
              validation_data =(x_val,"

如果我仅使用validation_split = 0.2，那么一切都很好。我看了很多遍代码，但无法弄清楚这里出了什么问题。有人可以帮我吗？

非常感谢，何

Answer 1

该问题基于要传递的输入参数。应该是list，因为tuple中没有R（尽管python

中有{{1}

根据keras文档

validation_data-在每个时期结束时用于评估损失和任何模型指标的数据。该模型将不会根据此数据进行训练。这可以是列表（x_val，y_val）或列表（x_val，y_val，val_sample_weights）。 validate_data将覆盖validation_split。

因此，我们只需将(x_val, y_val)替换为list(x_val, y_val)

model %>% 
          fit(x_train, 
              y_train, 
              epochs = 50, 
              batch_size = 128,
              validation_data = list(x_val,y_val))

意外的错误keras：“错误：意外的'，'in：”

1 个答案: