from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.optimizers import Adam model = Sequential() #层次模型 model.add(Dense(16,input_dim=10,kernel_initializer='uniform',Activation='relu')) #输入层，Dense表示BP层 model.add(Dense(4,bias_initializer='uniform',Activation='relu')) #中间层 model.add(Dense(1,kernel_initializer='random_uniform',Activation='sigmoid')) #输出层 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam') #编译模型 model.fit(X_train, y_train, nb_epoch = 50, batch_size = 16) #训练模型nb_epoch=50次 model.build((None,30, 10)) model.summary()#模型描述 TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'Activation')

这个错误是因为你在使用 Keras 的 `Dense` 层时，将参数 `Activation` 误写成了大写。正确的参数名应该是小写的 `activation`。

请将代码中的 `Activation` 更改为 `activation`，这样应该就可以解决这个问题。

修改后的代码如下所示：

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.optimizers import Adam

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=10, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(4, bias_initializer='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, kernel_initializer='random_uniform', activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=50, batch_size=16)

model.build((None, 30, 10))
model.summary()

请注意，此处的 `X_train` 和 `y_train` 是你的训练数据，你需要根据实际情况进行替换。此外，`nb_epoch` 在较新版本的 Keras 中已经更名为 `epochs`，你可能需要将其更改为 `epochs`。