当我尝试在Keras中修改SGD优化器的学习率参数时出现此错误。我是否错过了代码中的某些内容，或者我的Keras没有正确安装？
这是我的代码:
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Flatten, GlobalAveragePooling2D, Activation
import keras
from keras.optimizers import SGD
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,)))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=SGD(lr=0.01), metrics= ['accuracy'])*
这是错误消息:
追溯(最近一次通话):文件
第10行中的“C:\ TensorFlow \ Keras \ ResNet-50 \ test_sgd.py”
model.compile(loss ='mean_squared_error'，Optimizer = SGD(lr = 0.01)，metrics = ['accuracy'])文件
“C:\ Users \ nsugiant \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras_impl \ keras \ models.py”，
787行，正在编译
** kwargs)文件“C:\ Users \ nsugiant \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras_impl \ keras \ engine \ training.py”，
编译中的第632行
self.optimizer = Optimizers.get(optimizer)文件“C:\ Users \ nsugiant \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras_impl \ keras \ optimizers.py”，
788行，进入
引发ValueError('无法解释优化器标识符:'，标识符)ValueError :('无法解释优化器标识符:'，
)
参考方案
我最近遇到了类似的问题。
原因是您将tensorflow.python.keras api用于模型和图层，并将keras.optimizers用于SGD。它们是张量流和纯keras的两种不同keras版本。他们无法一起工作。您必须将所有内容更改为一个版本。然后它应该工作。 🙂
希望这可以帮助。
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