decay is deprecated in the new Keras optimizer, please check the docstring for valid arguments, or use the legacy optimizer, e.g., tf.keras.optimizers.legacy.Adam.这是什么意思

这个警告信息表示在新版本的 Keras 优化器中，`decay` 参数已经被弃用。它建议你查看文档字符串以获取有效参数的信息，或者使用旧版本的优化器，例如 `tf.keras.optimizers.legacy.Adam`。

在过去的 Keras 版本中，`decay` 参数用于控制学习率的衰减。它会在每个训练步骤中逐渐降低学习率的大小，以帮助模型更好地收敛。

然而，在新的 Keras 版本中，`decay` 参数被移除了。取而代之的是，你可以使用其他参数或方法来控制学习率的衰减。具体的方法取决于你正在使用的优化器和版本。

为了解决这个问题，你可以参考相关的 Keras 文档或者使用 `tf.keras.optimizers.legacy.Adam` 这样的旧版本优化器。请注意，使用旧版本优化器可能会导致其他兼容性或性能问题，所以最好还是阅读文档以了解如何正确迁移你的代码到新版本的优化器。

相关问题

ValueError: decay is deprecated in the new Keras optimizer, pleasecheck the docstring for valid arguments, or use the legacy optimizer, e.g., tf.keras.optimizers.legacy.Adam.

这个错误提示是因为在新版本的Keras优化器中已经移除了`decay`参数，如果你要使用学习率衰减的话，需要使用新的参数。如果你想要使用旧的优化器，可以使用`tf.keras.optimizers.legacy`模块中的对应优化器，比如`tf.keras.optimizers.legacy.Adam`。

如果你想要使用新的优化器，可以在优化器的参数中设置`learning_rate_schedule`参数来进行学习率衰减。例如，你可以使用`tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay`来设置指数衰减的学习率：

initial_learning_rate = 0.1
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.96,
    staircase=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

这里的`decay_steps`表示衰减步数，`decay_rate`表示每一步的衰减比例，`staircase`表示是否采用阶梯状的衰减方式。

decay is deprecated in the new Keras optimizer,

and users are recommended to use a different parameter to achieve similar functionality. The decay parameter was used to apply a learning rate decay over time, but this functionality can now be achieved by using the LearningRateScheduler callback function in Keras. This function allows you to define a custom learning rate schedule that can change over time during training. Additionally, new optimizers such as Adam and RMSprop have built-in learning rate decay functionality that can be used instead of the decay parameter. It is recommended to consult the Keras documentation for the specific optimizer being used to determine the appropriate method for applying learning rate decay.