blocks|key|2469710|text|尝试使用self.model.predict(self.validation_data[0])。这就是对我有效的方法。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2469711|entityMap^0|4|17|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@$9|I|A|J|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|K|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$]]

Try using <code>self.model.predict(self.validation_data[0])</code>. That is what worked for me.

blocks|key|2469713|text|您可以随时使用dir()检查对象中的内容。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2469714|我在使用self.model.validation_data时也遇到了同样的问题。通过向dir(self.model)查询，我发现确实没有针对我的特定问题的validation_data属性。但是检查一下dir(self)我就能找到它了。|2469715|entityMap^0|7|5|0|4|Q|18|F|26|F|2U|9|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@$9|K|A|L|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]|$9|R|A|S|B|C]|$9|T|A|U|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|V|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$]]

You can always check what is in the object with <code>dir()</code>.

I had the same problem using <code>self.model.validation_data</code>. Checking with <code>dir(self.model)</code> showed me that there was indeed no attribute <code>validation_data</code> for my particular problem. But then checking <code>dir(self)</code> I could find it.

blocks|key|2476809|text|我也有同样的问题。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2476810|以下是解决方案：|2476811|2476812|在您的自定义回调类中使用self.validation_data+|ordered-list-item|2476813|在您的fit方法中提供validation_data+=+(x，y)。|2476814|2476815|如果点2未完成，则self.validation_data将为空。|2476816|希望这能有所帮助|2476817|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|G|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|G|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$]]

i had the same issue.

here is the solution:

<ol>
<li>use self.validation_data in your custom callback class</li>
<li>provide validation_data = (x,y) in your fit method.</li>
</ol>

if point 2 is not done, self.validation_data will be empty.

hope this helps

blocks|key|3709568|text|这将在keras.engine.training.Model类型的对象上起作用。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3709569|试试self.model.validation_data|3709570|entityMap^0|3|R|0|2|Q|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@$9|K|A|L|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|P|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$]]

This would work on the object of type <code>keras.engine.training.Model</code>.

Try <code>self.model.validation_data</code>

blocks|key|565721|text|在Keras+2.0及更高版本中，尝试使用self.validation_data而不是self.model.validation_data。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|565722|您还必须在fit()中定义validation_data。使用train_test_split、validation_data=(X_test,+y_test)。|565723|示例：https://www.kaggle.com/yassinealouini/f2-score-per-epoch-in-keras|565724|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.kaggle.com/yassinealouini/f2-score-per-epoch-in-keras^0|L|K|18|Q|0|5|5|D|F|V|G|1C|W|0|3|1T|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@$9|S|A|T|B|C]|$9|U|A|V|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]|$9|11|A|12|B|C]|$9|13|A|14|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|15|8|@]|D|@$9|16|A|17|1|18]]|E|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|19|8|@]|D|@]|E|$]]]|K|$L|$5|M|N|O|E|$P|Q]]]]

Try <code>self.validation_data</code> instead of <code>self.model.validation_data</code> for Keras 2.0 and after.

You'll also have to define <code>validation_data</code> within <code>fit()</code>. Using <code>train_test_split</code>, <code>validation_data=(X_test, y_test)</code>.

Example: <a href="https://www.kaggle.com/yassinealouini/f2-score-per-epoch-in-keras" rel="nofollow noreferrer">https://www.kaggle.com/yassinealouini/f2-score-per-epoch-in-keras</a>

I download and run the file from the link below
<a href="https://github.com/keunwoochoi/keras_callbacks_example" rel="noreferrer">https://github.com/keunwoochoi/keras_callbacks_example</a>

But the it has the error "Sequential has no attribute "validation_data"". Can anyone explain for me?

Sequential has no attribution "validation_data"

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云AI代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验

社区富文本编辑器全新改版！诚邀体验～ 

精选全网热门MCP server，让你的AI更好用 🚀

💥开发者 MCP广场重磅上线！

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我从下面的链接下载并运行该文件但它有错误“序列没有属性"validation_data"”。有人能给我解释一下吗？

问Sequential没有属性"validation_data“
EN

回答 5

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问Sequential没有属性"validation_data“EN

回答 5

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问Sequential没有属性"validation_data“
EN