attributeerror: module 'keras.optimizers' has no attribute 'adam'

### 回答1：
"AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'adam' " 意味着在使用keras时，你试图使用'adam'优化器，但是在keras.optimizers模块中没有定义这个优化器。请检查你的代码或者确认keras版本是否支持'adam'优化器。

### 回答2：
这个错误提示就是在告诉你，你想要调用keras.optimizers中的adam优化器，但实际上它并不存在。在Keras的最新版本中，使用adam优化器应该改为使用tf.keras.optimizers.Adam()，也就是在前面加上”tf.”，表示使用tensorflow的Keras API。

通过使用tf.keras.optimizers.Adam()，可以更好地兼容最新的tensorflow版本。另外，如果你需要使用其他优化器，比如SGD或RMSprop，同样也需要通过tf.keras.optimizers来调用。

调用优化器的示例代码如下：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

model = keras.Sequential([
  layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
  layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.01), 
              loss='categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

在这个示例中，我们首先创建一个Sequential模型，并使用Adam优化器来优化模型参数。通过传入参数learning_rate，我们可以设置学习率的大小。接下来，我们使用compile()方法来编译模型，指定了损失函数和衡量指标。

最后，调用model.fit()方法来拟合模型，训练模型的参数。如果遇到了一些奇怪的错误，可以多看看文档和示例代码，不断尝试和调试，慢慢就能熟练掌握了。

### 回答3：
这个错误提示通常在使用Keras深度学习库时出现。它意味着，在我们的代码中使用了Adam优化器，但是Keras库在执行时未能找到Adam优化器属性，并抛出了异常。这可能是因为我们的代码未正确导入必要的库文件或Keras版本不兼容所致。

为了解决这个问题，我们可以通过以下方法进行排查和解决：

1.检查Keras版本：要使用Adam优化器，需要使用Keras 2.0以上版本。因此，我们需要检查Keras库的版本。如果我们的Keras版本过低，可以尝试更新Keras库。

2.检查导入的库：我们需要确保正确导入Keras和其他必要的库文件。我们可以在代码中添加以下语句检查已安装的库及其版本：

import keras
import tensorflow
print(keras.__version__)
print(tensorflow.__version__)

3.尝试使用其他优化器：如果在确保使用正确Keras版本且正确导入库的情况下问题仍然存在，我们可以尝试使用其他优化器替换Adam优化器。例如，Keras提供的其他优化器包括SGD、Adagrad、Adadelta、RMSprop等等。

总之，出现attributeerror: module 'keras.optimizers' has no attribute 'adam'的异常提示通常是由于Keras版本问题或库导入问题引起的。要解决这个问题，我们需要检查Keras版本、库导入和优化器选择等方面。如果仍然无法解决问题，可以在Keras官方网站或社区论坛上寻求帮助。