TypeError: schedule is not a valid argument, kwargs should be empty for `optimizer_experimental.Optimizer`.

此错误信息通常发生在尝试初始化 TensorFlow 的优化器（如 Adam 或 SGD）时，如果使用了不正确的参数或传递了非预期的关键字参数（kwargs）。`schedule` 似乎是一个被期待作为学习率调度器的参数，但在给定的上下文中，可能是尝试直接将一个学习率调度函数作为参数传递，而不是将其作为单独的对象或者通过`kwargs`传递其配置。

`optimizer_experimental.Optimizer` 可能期望的是类似这样的构造：

# 正确的方式，假设 lr_scheduler 是一个函数
from tensorflow.keras.optimizers.experimental import Optimizer
initial_learning_rate = 0.001
scheduler = lambda epoch: initial_learning_rate * (0.96 ** epoch)

optimizer = Optimizer(optimizer_function=tf.train.AdamOptimizer,
                      learning_rate=scheduler)

或者，如果你有一个预定义的学习率调度器对象：

from tensorflow.keras.optimizers.schedules import ExponentialDecay

scheduler = ExponentialDecay(initial_learning_rate, decay_steps=100, decay_rate=0.96)
optimizer = Optimizer(tf.train.AdamOptimizer(), learning_rate=scheduler)

确保检查一下传入的参数是否符合优化器文档所描述的要求，并且没有遗漏或者多余的键值对。同时，检查你的学习率调度器是否已经正确地定义或导入。