AttributeError: 'RMSprop' object has no attribute 'apply_gradients'

AttributeError: 'RMSprop' object has no attribute 'apply_gradients'是一个错误信息，它表示在使用RMSprop优化器时，尝试调用apply_gradients方法时出现了错误。这通常是由于在定义优化器时出现了错误或者在使用优化器时出现了错误。可能的原因包括：使用了错误的优化器名称、优化器参数设置不正确、优化器未正确初始化等。解决此错误的方法包括：检查优化器的名称和参数设置是否正确、检查优化器是否正确初始化、检查是否存在其他代码错误导致优化器无法正常工作等。
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什么是优化器？
除了RMSprop，还有哪些常用的优化器？
如何选择合适的优化器？

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AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'apply_gradients'

这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在旧版本的TensorFlow中，Adam优化器没有apply_gradients方法。如果你使用的是旧版本的TensorFlow，可以尝试更新到最新版本。如果你已经使用的是最新版本的TensorFlow，那么可能是代码中有其他问题导致了这个错误。你可以检查一下代码中是否有其他不兼容的部分，或者尝试使用其他优化器来代替Adam优化器。

AttributeError: 'Adadelta' object has no attribute 'apply_gradients'如何解决？

这个错误通常是因为 TensorFlow 版本过低所致，apply_gradients 方法是在 TensorFlow 1.13.0 版本中引入的。如果您的 TensorFlow 版本低于 1.13.0，那么这个方法将不可用。
您可以升级 TensorFlow 版本到最新的稳定版本，或者使用 tf.train.Optimizer.apply_gradients 方法替代 Adadelta.apply_gradients 方法，如下所示：
optimizer = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss)
train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars)

替代为：
optimizer = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss)
train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=global_step)

其中，global_step 是一个变量，它用于跟踪训练步骤。如果您还没有定义 global_step，则可以使用以下代码：
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)

这样就可以解决 AttributeError: 'Adadelta' object has no attribute 'apply_gradients' 的错误了。