不能将tf.keras.optimizer与tf.keras.models.sequential一起使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了不能将tf.keras.optimizer与tf.keras.models.sequential一起使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我使用带有conda和tensorflow的python 3,使用以下代码,以便创建tf.keras.models.sequential并使用tf.keras.optimizer.Adam对其进行优化,并收到以下错误:
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.datasets import mnist
from tensorflow.python.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Dropout
from siamese import triplet_loss
model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=Adam())
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()
train_x = train_x.reshape((-1, 784)) / 255.0
print(train_x)
ValueError:optimizer必须是tf.train.Optimizer的一个实例,而不是a
我尝试从tf.train导入一个优化器,但它似乎没有找到任何导入...
tf版本是1.12
谢谢
答案
在将代码更改为时工作
model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.005))
以上是关于不能将tf.keras.optimizer与tf.keras.models.sequential一起使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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