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 14:05:37 浏览: 217
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。
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