model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse']) model.compile(..., run_eagerly=True) 报错 ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis
时间: 2023-12-10 13:03:18 浏览: 32
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第二个`model.compile()`中没有指定优化器而导致的。你可以尝试将第二个`compile()`的代码改为:
```
model.compile(loss='mse', run_eagerly=True)
```
这样就可以使用默认的Adam优化器。如果你想使用其他优化器,可以在第二个`compile()`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, 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。
相关问题
解释 model.compile(optimizer=adam, loss='mse')
这行代码是在编译模型时使用的。model.compile()函数用于配置模型的训练过程,其中包括优化器(optimizer)和损失函数(loss)的选择。
optimizer=adam指定了使用Adam优化器进行模型训练。Adam是一种常用的优化算法,它基于梯度下降的思想,但比传统的梯度下降算法更加高效。
loss='mse'指定了使用均方误差(Mean Squared Error)作为模型的损失函数。均方误差是回归问题中的一种常用损失函数,它表示预测值与真实值之间的差距的平方的平均值。
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
This line of code compiles a regression model using the mean squared error (MSE) as the loss function and the Adam optimizer. The MSE measures the average squared difference between the predicted and actual values, while the Adam optimizer is a gradient-based optimization algorithm that adjusts the learning rate adaptively based on the gradient values.