为什么tensorflow.keras.optimizers下找不到adam
时间: 2023-05-31 15:06:08 浏览: 119
如果您使用的是TensorFlow 2.0或更高版本,则可以在tf.keras.optimizers下找到Adam优化器。如果您仍然找不到它,请确保您已正确安装TensorFlow,并尝试使用以下代码导入:
```python
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
```
相关问题
怎么在optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)里加入正则项
在`tf.keras.optimizers.Adam()`中加入正则项有两种常用的方法:
方法一:在定义模型时,在需要进行正则化的层后面,添加相应的正则化项。例如,在全连接层后添加L2正则化项:
```python
from tensorflow.keras import layers, regularizers
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
其中,`kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)`表示在全连接层的权重上应用L2正则化,正则化系数为0.01。这样,在定义优化器时,不需要添加额外的正则化项。
方法二:在定义优化器时,使用`tf.keras.optimizers.Adam()`的`regularizer`参数,将正则化项加入到优化器中。例如,将L2正则化项加入到Adam优化器中:
```python
from tensorflow.keras import regularizers
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07,
amsgrad=False, clipvalue=1.0, clipnorm=1.0,
decay=0.0, momentum=0.0, nesterov=False,
**{'regularizer': regularizers.l2(0.01)})
```
其中,`regularizers.l2(0.01)`表示在优化器中应用L2正则化,正则化系数为0.01。这样,每次使用该优化器时,都会自动应用L2正则化。需要注意的是,使用这种方法时,需要将`regularizer`参数传递给`optimizer`时使用`**`符号进行传参。
module 'keras.optimizers' has no attribute 'Adam'
这个错误通常是由于keras版本太低导致的,因为在旧版本的keras中,Adam优化器可能没有被实现。你可以尝试将keras升级到最新版本,方法如下:
```python
pip install --upgrade keras
```
如果你使用的是tensorflow作为后端,则应该使用tensorflow的keras模块,而不是独立的keras模块。你可以通过以下方式导入tensorflow的keras模块:
```python
from tensorflow.keras import optimizers
```
然后你就可以使用Adam优化器了:
```python
opt = optimizers.Adam(lr=0.001)
```
请注意,这里的`lr`参数是学习率,你可以根据需要进行调整。