为什么tensorflow.keras.optimizers下找不到adam

时间: 2023-05-31 13:06:08 浏览: 208
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2020_Zweite_Auflage:使用 TensorFlow、Keras 和 TensorFlow.js 进行深度学习 - 第二版

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 ```
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import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

如果文件名或大小写不一致，则导入语句将无法找到文件。 另外，如果您使用的是自定义模块，请确保该模块的路径已添加到Python的模块搜索路径中。您可以使用sys.path.append()函数将模块的路径添加到搜索路径中，...
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问题出现在最后一个环节中。根据 OpenAI Gym 的文档，CartPole-v1 环境的 step() 函数返回的是四个...注意，由于 RMSprop 的学习率比 Adam 更小，因此需要将其设为 0.001。如果学习率太高，会导致训练不稳定或不收敛。

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...

AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'adam'

出现AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'adam'这个错误意味着，在尝试导入并使用Keras库中的Adam优化器时，出现了找不到该优化器的问题。可能的原因有： 1. **版本问题**：如果你使用...

AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'adam_v2'

1.更新 Keras 和 Tensorflow 到最新版本。可以使用以下命令： !pip install keras --upgrade !pip install tensorflow --upgrade 2.如果你已经使用了最新版本的 Keras 和 Tensorflow，并且仍然收到此错误...

除了TensorFlow 2.0，其他版本下找不到adam吗？

需要注意的是，在2.0版本之前，Adam优化器是tf.train模块下的一个类，而在2.0版本之后，它被移动到了tf.keras.optimizers模块下，并成为了一个函数。因此，在2.0版本及以后的TensorFlow中，导入Adam优化器的方式为：...

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