Keras history方法关键字错误 测试集准确率变化图像搞不出来 求帮助

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# 绘制训练 & 验证的准确率值
from matplotlib import pyplot as plt

from mnist import model

plt.plot(model.history['accuracy'])
plt.plot(model.history['binary_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()



# 绘制训练 & 验证的损失值
plt.plot(model.history['loss'])
plt.plot(model.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()

出现的错误
搞不出来在测试集中准确率和损失率的变化图像，关键字不管是val_acc还是val_accuracy都试过了没有用

一般不只是 这 val_loss,val_acc,loss,acc四个key值吗

你这个mnist是什么 单独的模块吗？ 还是keras里的，你要确定你这个history对象是谁的

这个model是什么数据类型？我印象中是h = model.fit后调用h.history才有这些关键字