使用Keras Tuner调优时报Unknown metric val_accuracy错误如何解决

问题原因 #

• 核心为旧版本Keras Tuner对字符串格式的验证集指标名存在解析兼容缺陷，即使训练过程中可正常输出val_accuracy数值，调优器在后处理阶段依然无法识别该指标，抛出未知指标错误。

解决方法 #

你可以按优先级选择以下方案：

1. 显式声明优化目标对象（优先推荐，无需修改其他逻辑）
   在导入部分新增Objective的导入：

from kerastuner import Objective

修改Tuner初始化时的objective参数，替换字符串为显式的目标对象：

tuner = CustomTuner(
    create_model,
    objective=Objective("val_accuracy", direction="max"),
    max_trials = 20,
    directory= 'logs',
    project_name='fashion_minist',
    overwrite=True,
)

2. 适配新版Keras Tuner包命名
   当前新版Keras Tuner包名已从kerastuner改为keras_tuner，旧版包不再维护更新，修改导入语句即可解决大部分兼容问题：

# 把原来的import kerastuner替换为以下语句
import keras_tuner as kerastuner

3. 临时兼容旧版本
   如果以上方案都无法生效，可将模型编译时的指标名和调优目标统一改为旧版写法：

• 模型compile部分修改为metrics=['acc']
• Tuner的objective参数修改为objective='val_acc'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruno Messias