model.compile(loss="categorical_cross_entropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) 但是Keras 无法识别损失函数

Keras中的损失函数应该用字符串表示。如果使用字符串表示损失函数仍然无法被Keras识别，可能是因为你拼写错误或者使用了不支持的损失函数。建议使用Keras提供的损失函数，如categorical_crossentropy、mean_squared_error等等。如果需要使用自定义损失函数，则需要定义一个可调用对象并将其传递给compile()方法。例如：

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义的损失函数
    loss = ...
    return loss

model.compile(loss=custom_loss, optimizer=opt, metrics=["accuracy"])

注意，在自定义损失函数中，y_true表示目标变量，y_pred表示模型的预测值。

相关问题

model.compile(loss="categorical_cross_entropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"])

这段代码是在使用 Keras 框架中编译模型时常用的一种设置方式。其中：

- `loss`：设置模型的损失函数，这里使用的是分类交叉熵（categorical cross-entropy）；
- `optimizer`：设置优化器，这里使用的是 `opt`，可以是 SGD、Adam、RMSprop 等；
- `metrics`：设置评估指标，这里使用的是模型的准确率（accuracy）。

通过编译模型，我们可以将模型的训练过程配置好，并开始进行训练。

f __name__ == "__main__": if Train == True: train_iter = xs_gen() val_iter = xs_gen(train=False) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath='best_model.{epoch:02d}-{val_loss:.4f}.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True,verbose=1) model = build_model() opt = Adam(0.0002) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) print(model.summary())什么意思

这段代码是一个Python程序的主函数。在这个主函数中，如果Train变量的值为True，则创建一个用于训练的数据迭代器train_iter和一个用于验证的数据迭代器val_iter，并定义了一个检查点回调函数ckpt，用于保存模型的最佳参数。接着，调用build_model函数来构建一个神经网络模型，并使用Adam优化器进行编译。最后，打印出模型的摘要信息。其中，__name__ == "__main__"用来判断该程序是否作为主程序运行，如果是则执行该段代码。