为什么我的keras代码没有显示准确值？

您好！关于您的问题，"为什么我的keras代码没有显示准确值？"，我将尽力给出一个全面和完善的答案。

首先，Keras是一个高级深度学习框架，它在底层使用了不同的后端，如TensorFlow、Theano等。针对您的问题，可能有以下几个原因导致代码没有显示准确值：

1. 数据预处理问题：深度学习模型对数据的质量要求较高，因此在训练之前，您需要确保数据经过正确的预处理。包括数据清洗、标准化、归一化等处理方式，以确保数据在一定的范围内，并且符合模型的输入要求。
2. 模型设计问题：模型的设计可能会影响模型的性能。您可以检查模型结构、层数、激活函数的选择、损失函数的选择等。确保模型结构正确，并且适合您的问题。
3. 训练参数问题：模型的训练参数也可能影响模型的性能。例如学习率、批量大小、训练次数等参数都会对模型的收敛和准确性产生影响。您可以尝试不同的参数组合，以找到最佳的设置。
4. 样本不平衡问题：如果您的数据集中的类别不平衡，即某个类别的样本数量明显少于其他类别，模型可能会偏向于多数类别。您可以考虑通过采样方法（欠采样、过采样）来解决这个问题。
5. 模型评估问题：您在评估模型准确性时，可能使用了不适合的评估指标。对于不同类型的问题，适合的评估指标是不同的。例如，对于二分类问题，您可以使用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。

总结起来，当您的Keras代码没有显示准确值时，您可以先检查数据预处理是否正确，然后检查模型设计和训练参数是否适合您的问题，同时考虑数据集中是否存在样本不平衡问题，并选择适当的评估指标进行模型评估。

希望以上回答对您有所帮助！如果您还有其他问题或需要进一步了解，可以随时告诉我。