tf.keras.optimizers

TF优化器是用于在训练神经网络模型时更新模型参数的工具。在使用TF优化器时，可以通过tf.keras.optimizers模块中的TFOptimizer包装器来包装原始的优化器对象。\[1\]

在使用TF优化器时，需要指定损失函数和优化器的参数。例如，可以使用tf.keras.optimizers.Adam作为优化器，并设置学习率为0.001。同时，可以使用sparse_categorical_crossentropy作为损失函数，用于多类别分类任务。\[1\]

在模型编译时，可以使用model.compile()函数来指定优化器、损失函数和评估指标。例如，可以使用以下代码来编译模型：\[1\]

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=\["acc"\])

在模型训练时，可以使用model.fit()函数来进行训练。可以指定训练数据、验证数据、训练轮数、批次大小等参数。例如：\[1\]

model.fit(train_image, train_label, validation_data=(test_image, test_label), epochs=10, batch_size=32, verbose=2, shuffle=True)

在模型评估时，可以使用model.evaluate()函数来计算模型在测试数据上的损失和准确率。例如：\[1\]

model.evaluate(test_image, test_label)

除了TF优化器，还可以使用其他优化器，如AdamWOptimizer。使用方法类似，只需将优化器对象传递给model.compile()函数即可。\[2\]

需要注意的是，如果要在模型训练过程中使用tf.keras.callbacks中的某些元素，如ReduceLROnPlateau，可能会出现异常。具体错误信息为AttributeError: 'TFOptimizer' object has no attribute 'lr'。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.keras.optimizers 常用的优化器](https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/118544450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【tf.keras】tf.keras使用tensorflow中定义的optimizer](https://blog.csdn.net/weixin_30337251/article/details/99482588)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]