LSTM模型因val_loss缺失无法保存的问题排查

我在PPC和Colab的Keras Jupyter Notebook中训练LSTM模型，代码如下：

cp = ModelCheckpoint('model1/', save_best_only=True)

model1.compile(loss=MeanSquaredError(), optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), metrics=[RootMeanSquaredError()])

model1.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, callbacks=[cp])

训练时仅输出loss和root_mean_squared_error，无val_loss相关指标，同时触发警告：WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_loss available, skipping。对比教程视频中会显示val_loss、val_root_mean_squared_error，且已确认代码无误，以下是其他可能的原因：

• 验证集数据维度/格式不匹配：检查X_val、y_val的形状、数据类型是否与X_train、y_train完全一致。LSTM要求输入为(样本数, 时间步, 特征数)格式，若验证集的时间步、特征数或数据类型与训练集不符，部分Keras/TensorFlow版本不会抛出错误，而是直接跳过验证步骤，导致无验证指标输出。
• 验证集为空或样本数为0：确认X_val和y_val的样本数量，若其中任意一个为空或样本数为0，Keras会直接跳过验证流程，自然不会生成验证指标。
• TensorFlow/Keras版本差异：当前使用的框架版本与教程视频中的版本不一致，可能导致validation_data的处理逻辑变化。比如旧版本中验证集数据异常时静默跳过验证，新版本则会报错；或是默认的回调函数监控逻辑有调整。可以尝试匹配教程中的版本，或查阅对应版本的官方文档。
• ModelCheckpoint监控参数未显式指定：默认情况下ModelCheckpoint的monitor参数为val_loss，若因环境或数据问题导致val_loss未被计算，可尝试显式指定监控的验证指标，例如cp = ModelCheckpoint('model1/', save_best_only=True, monitor='val_root_mean_squared_error')，确保回调能找到有效的监控指标。
• PPC架构环境兼容性问题：在PPC架构的环境中，部分TensorFlow版本可能存在兼容性Bug，导致验证步骤无法正常执行。可单独在Colab环境中测试相同代码，若能正常输出验证指标，则说明问题源于PPC环境的框架兼容性。
• 未展示的回调函数或训练配置冲突：如果代码中还有其他未列出的回调函数或自定义训练配置，可能会干扰验证步骤的执行，导致验证指标未被计算和输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mjjvc