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

elf.model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, loss_weights=loss_weights)

这是在 Keras 中使用的模型编译函数，用于配置模型的训练参数。具体来说，它接受一些参数，包括：

- `optimizer`: 优化器，用于更新模型权重。常用的优化器包括 SGD、Adam、RMSprop 等；
- `loss`: 损失函数，用于计算模型预测值和真实值之间的差异。常用的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-entropy）等；
- `loss_weights`: 损失权重，用于在多任务学习中平衡每个损失函数的重要性。

在编译函数中，会将这些参数与模型结构一起组成一个计算图，用于训练模型。在训练过程中，优化器会根据损失函数的梯度调整模型的权重，以最小化损失函数的值。

# Define Network self._model = Model(inputs=init_x, outputs=[self._policy, self._value]) # Define the Loss Function opt = SGD(lr=self._lr, momentum=self._momentum, nesterov=True) # stochastic gradient descend with momentum losses_type = ['categorical_crossentropy', 'mean_squared_error'] # cross-entrophy and MSE are weighted equally self._model.compile(optimizer=opt, loss=losses_type)

这段代码定义了一个神经网络模型，包括输入（init_x）和输出（self._policy和self._value）。损失函数使用了随机梯度下降算法（SGD），其中包含学习率（self._lr）、动量（self._momentum）和Nesterov加速梯度。损失函数使用了交叉熵（categorical_crossentropy）和均方误差（mean_squared_error），二者的权重相等。最后使用compile()函数将模型编译。