ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis 报错了怎么处理

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'])

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'])

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。

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ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis 怎么搞

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'])

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'])

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。

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse']) model.compile(..., run_eagerly=True) 报错 ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis

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。