Question

我按照FrançoisChollet撰写的《使用Python进行深度学习》一书的指示进行操作，我想尝试IMDB数据集的示例。但是在google Collabs上编写代码后，我得到了一些奇怪的图形：

Training and validation accuracy graphic

这本书的图形：

Validation loss and validation accuracy graphics

这本书的代码和我写的代码之间的区别在这里：

图书代码：

> df[,11:14]
  rating combined1 combined2   combined3
1      1 1, a, #ji    1, 190    1890, NA
2      2 0, b, #ki   2, 2345 9002, @ksdf
3      3  1, c, NA     3, 41   14341, NA
4      4 4, d, #ui     4, 89     657, NA

有关验证准确性的图书代码：

import matplotlib.pyplot as plt
history_dict = history.history
loss_values = history_dict['loss']
val_loss_values = history_dict['val_loss']
epochs = range(1, len(acc) + 1)
plt.plot(epochs, loss_values, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs,val_loss_values,'b',label='Validationloss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

我的代码：

plt.clf()
acc_values = history_dict['acc']
val_acc_values = history_dict['val_acc']
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

为了验证准确性：

import matplotlib.pyplot as plt

history_dict = history.history
loss_values = history_dict['loss']
val_loss_values = history_dict['val_loss']
acc_values = history_dict['acc']
val_acc_values = history_dict['val_acc']

epochs = range(1, len(acc_values) + 1)

plt.plot(epochs, loss_values, 'bo', label = 'Trainingloss')
plt.plot(epochs,val_loss_values,'b',label='Validationloss')
plt.title ('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()

plt.show()

我更改代码的原因是因为当我编写原始代码时，出现以下错误：

plt.clf()
plt.plot(epochs, val_acc_values, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, acc_values, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

对我来说，我需要参加的认证是对象历史的认证，这说明了我所做的修改，并且由于我刚开始学习深度学习，所以不确定我是否做对了。

在这里，您已经在Google Collabs中制作了我的完整程序：

NameError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-21-90f572222de2> in <module>()
      3 loss_values = history_dict['loss']
      4 val_loss_values = history_dict['val_loss']
----> 5 epochs = range(1, len(acc) + 1)
      6 plt.plot(epochs, loss_values, 'bo', label='Training loss')
      7 plt.plot(epochs, val_loss_values, 'b', label='Validation loss')

NameError: name 'acc' is not defined

使用FrançoisChollet撰写的《用Python深度学习》一书，在深度学习中验证损失和验证准确性的奇怪图形

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