帮我找出下面代码的错误loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.k optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) eras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
时间: 2023-06-04 13:07:02 浏览: 74
这段代码的错误在于第三行中的"tf.k",应该改为"tf.keras"。正确的是:
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()]
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics)
history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels))
test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
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# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')
这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam,学习率为 0.0001。同时,还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数,准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])
这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题,我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中,优化器使用 Adam 算法,学习率为 0.001;损失函数使用分类交叉熵;评估指标为准确率。