在keras中绘制学习曲线时，'val_accuracy‘和'val_acc’都会出错

在Keras中绘制学习曲线时，'val_accuracy'和'val_acc'出错的原因是这两个参数不是Keras中的内置参数。

在Keras中，通常使用'accuracy'作为模型的度量指标，表示模型在训练集上的准确率。而在验证集上的准确率通常用'val_accuracy'来表示。同样地，'val_loss'用于表示验证集上的损失函数值。

如果出现'val_accuracy'和'val_acc'出错的情况，可能有以下几种原因：

1. 拼写错误：请确保正确拼写了'val_accuracy'和'val_acc'。
2. 版本差异：不同版本的Keras可能有不同的参数命名规则，如果你的Keras版本较旧，可能会出现'val_acc'不被支持的情况。
3. 自定义参数：'val_acc'可能是一个自定义参数，如果这是你自己定义的参数，请确保正确使用。

在解决这个问题之前，建议先检查上述情况，确保参数名称拼写正确且与Keras版本兼容。另外，如果你能提供更多关于具体错误信息和代码的细节，将有助于更准确地解决问题。

关于Keras的学习曲线绘制，你可以使用Matplotlib库来绘制。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10)

# 绘制训练集和验证集的准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练集和验证集的损失函数曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper right')
plt.show()

上述代码中，我们使用history.history['accuracy']和history.history['val_accuracy']来获取训练集和验证集的准确率数据，使用history.history['loss']和history.history['val_loss']来获取训练集和验证集的损失函数数据，并使用Matplotlib库绘制曲线图。

希望以上信息能对你有所帮助！如果需要更多帮助，请随时告诉我。