model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse']) model.compile(..., run_eagerly=True) 报错 ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis
时间: 2023-12-07 17:05:37 浏览: 76
这个错误通常是由于使用了错误的优化器标识符引起的。在你的代码中,这个错误可能是由于你在`model.compile()`函数的优化器参数中使用了省略号(`Ellipsis`)而导致的。通常情况下,这个参数需要指定一个字符串,用于标识所使用的优化器。
如果你想使用默认的Adam优化器,可以这样编写代码:
```
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse'], run_eagerly=True)
```
如果你想使用其他优化器,可以在`optimizer`参数中指定它们。例如,如果你想使用SGD优化器,可以这样编写代码:
```
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)
model.compile(loss='mse', optimizer=sgd, metrics=['mse'], run_eagerly=True)
```
这将使用学习率为0.01和动量为0.9的SGD优化器进行模型编译。请确保在`optimizer`参数中指定的优化器与Keras所支持的优化器名称相匹配,并且没有使用省略号或其他非法字符。同时,如果你想使用`run_eagerly`参数,应该将它放在`model.compile()`函数的最后一个参数位置上。
相关问题
grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer)
这行代码是在 Keras 中定义了一个模型的损失函数和优化器,并将其编译为可执行的计算图。其中,'mse' 代表使用均方误差作为损失函数,optimizer 则代表使用的优化器,该优化器会在训练过程中根据损失函数计算出模型参数的梯度,并利用梯度下降等算法来更新模型参数,从而使模型在训练数据上得到更好的拟合效果。最终编译出的模型可以被用于训练和预测。
解释 model.compile(optimizer=adam, loss='mse')
这行代码是在编译模型时使用的。model.compile()函数用于配置模型的训练过程,其中包括优化器(optimizer)和损失函数(loss)的选择。
optimizer=adam指定了使用Adam优化器进行模型训练。Adam是一种常用的优化算法,它基于梯度下降的思想,但比传统的梯度下降算法更加高效。
loss='mse'指定了使用均方误差(Mean Squared Error)作为模型的损失函数。均方误差是回归问题中的一种常用损失函数,它表示预测值与真实值之间的差距的平方的平均值。