在tensorflow2.2.0版本中，可以使用这个api吗

在TensorFlow 2.2.0版本中，可以使用tf.keras.optimizers.Adam函数以及decay参数。这个版本的TensorFlow支持Adam优化器和相关参数的使用，包括学习率和衰减率。

您可以通过以下代码来创建一个Adam优化器，并设置学习率和衰减率：

import tensorflow as tf

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5)

这样就创建了一个Adam优化器对象optimizer，并指定了学习率为0.01，衰减率为5e-5。您可以将这个优化器对象用于模型的训练过程中，在每个训练步骤中更新权重和偏置。

请确保您的TensorFlow版本为2.2.0或更高版本，以确保可以使用tf.keras.optimizers.Adam函数和decay参数。

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tf.keras.optimizers.legacy.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5),这个api在TensorFlow2.2.0中可以使用吗

在TensorFlow 2.2.0中，tf.keras.optimizers.legacy.Adam函数是不推荐使用的，它被标记为"legacy"，表示其为过时的函数。相，推荐使用tf.optimizers.Adam来代替。

在TensorFlow 2.x版本中，tf.keras.optimizers.Adam是标准的Adam优化器函数，而tf.keras.optimizers.legacy.Adam是用于向后兼容性的旧版本函数。因此，建议使用tf.keras.optimizers.Adam来创建Adam优化器对象。

以下是使用tf.keras.optimizers.Adam的示例代码：

import tensorflow as tf

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5)

通过这种方式，您可以在TensorFlow 2.2.0或更高版本中创建一个Adam优化器，并设置学习率和衰减率。请注意，这个版本的TensorFlow已经不再推荐使用legacy.Adam函数。

用tensorflow 2.2.0以上版本，搭建深度置信网络。实验用数据库为MNIST

深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs）是一种深层次的无监督学习模型，由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）堆叠而成。在TensorFlow 2.2.0及以上版本中搭建DBN用于MNIST数据集可以分为几个步骤：

1. **安装依赖**：
首先，确保已经安装了TensorFlow库，如果没有，可以使用命令`pip install tensorflow>=2.2.0`进行安装。

2. **导入必要的模块**：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
   from tensorflow.keras.models import Model
   from tensorflow.keras.datasets import mnist

3. **加载MNIST数据集**：

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
   x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化到[0, 1]范围
   x_train = x_train.reshape(-1, 784)  # 将图像展平成一维向量

4. **构建RBM层**：
DBN通常从一个RBM开始，然后逐层堆叠。每个RBM包含输入、隐藏和输出单元。这里仅展示一个基本的RBM：

   def create_rbm(units):
       inputs = tf.keras.Input(shape=(784,))
       hidden = tf.keras.layers.Dense(units, activation='sigmoid')(inputs)
       outputs = tf.keras.layers.Dense(784, activation='sigmoid', name='output')(hidden)
       return Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

5. **训练RBM**：
对于DBN，这通常是一个迭代过程，包括预训练（训练单个RBM）和多层训练（堆叠RBM并联合训练）。由于TensorFlow 2.x提供了一种更简洁的方式来构建多层模型，我们可能会跳过完全独立的RBM训练，直接用Keras的Sequential API构建DBN。

6. **构建DBN模型**：

   def build_deep_belief_network(num_layers, num_units_per_layer):
       rbm_layers = []
       for _ in range(num_layers - 1):
           rbm = create_rbm(num_units_per_layer)
           rbm.trainable = False
           rbm_layers.append(rbm)
       dbn = Sequential()
       dbn.add(rbm_layers[0])
       for layer in rbm_layers[1:]:
           dbn.add(layer)
       dbn.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 输出层，假设10个类别
       return dbn

7. **训练DBN**：
使用反向传播算法对整个DBN进行联合训练，这一步可能需要一些调整和优化技巧，比如贪心策略、 Contrastive Divergence 等。

8. **评估和预测**：

   dbn.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   dbn.fit(x_train, None, epochs=... , batch_size=...)  # 调整训练参数
   predictions = dbn.predict(x_test)