我在Keras中构建了一个自编码器,按照基于全连接层的简单自编码器的步骤进行(https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)。
训练和交叉验证后,绘制结果时出现以下错误:
我尝试的第二件事给出了这样的结果:未找到标签句柄以放入图例中。但是绘图已经生成。我该如何解决这个问题?
wiki_autoencoder.fit(wiki_train, wiki_train,
epochs=100,
batch_size=256,
shuffle=True,
validation_data=(wiki_test, wiki_test))
训练和交叉验证后,绘制结果时出现以下错误:
loss = wiki_autoencoder.history.history['loss']
val_loss = wiki_autoencoder.history.history['val_loss']
epochs = range(epochs)
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-6acdd795daf3> in <module>()
1 loss = wiki_autoencoder.history.history['loss']
2 val_loss = wiki_autoencoder.history.history['val_loss']
----> 3 epochs = range(epochs)
4 plt.figure()
5 plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
NameError: name 'epochs' is not defined
我尝试的第二件事给出了这样的结果:未找到标签句柄以放入图例中。但是绘图已经生成。我该如何解决这个问题?
plt.plot(wiki_autoencoder.history.history['val_loss'], 'r', wiki_autoencoder.history.history['loss'], 'bo')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()