Keras : KeyError：'acc‘，打印期间

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它提供了简单易用的API，使得开发者能够快速搭建各种类型的深度学习模型。

在使用Keras进行模型训练时，有时可能会遇到"KeyError: 'acc'"的错误。这个错误通常是由于在模型编译阶段未正确指定评估指标导致的。

在Keras中，我们可以使用model.compile()函数来编译模型，并指定损失函数和评估指标。评估指标用于衡量模型在训练过程中的性能，例如准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等。

通常情况下，我们可以通过在model.compile()函数中设置metrics参数来指定评估指标。例如，如果我们希望使用准确率作为评估指标，可以这样设置：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

然而，如果在模型训练过程中出现了"KeyError: 'acc'"的错误，可能是由于在metrics参数中错误地指定了评估指标。在Keras中，准确率的指标名称应为'accuracy'而不是'acc'。因此，正确的设置应该是：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

通过这样的设置，我们可以避免出现"KeyError: 'acc'"的错误，并正确地评估模型的准确率。

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