optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learningrate).minimize(loss)报错形参未填
时间: 2024-05-13 08:18:47 浏览: 8
这个错误通常是因为在定义 `optimizer` 时没有指定变量。在 TensorFlow 2.x 中,可以按照以下方式定义和使用优化器:
```python
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learningrate)
optimizer.minimize(loss, var_list=your_variable_list)
```
其中,`your_variable_list` 是你想要优化的变量列表。如果你想优化所有可训练的变量,可以使用 `model.trainable_variables`:
```python
optimizer.minimize(loss, var_list=model.trainable_variables)
```
如果你使用的是 TensorFlow 1.x,则可以按照以下方式使用优化器:
```python
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learningrate)
train_op = optimizer.minimize(loss)
```
注意,在 TensorFlow 1.x 中,`minimize` 函数返回的是一个训练操作 `train_op`,而不是优化器本身。
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。
解释这两段代码的作用:lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate, decay_steps=10000, decay_rate=0.001) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)
这两段代码用于设置学习率(learning rate)和优化器(optimizer)。
1. `lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate, decay_steps=10000, decay_rate=0.001)`:这一行代码设置了一个指数衰减的学习率策略。`initial_learning_rate` 表示初始学习率,`decay_steps` 表示衰减步数,`decay_rate` 表示衰减率。在训练过程中,学习率会随着步数的增加而指数级地衰减。这种衰减方式可以使得模型在训练初期快速收敛,在训练后期避免震荡。
2. `optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)`:这一行代码设置了优化器为 Adam 优化器,并将学习率设置为上一步定义的指数衰减学习率。Adam 优化器是一种常用的优化器,它可以自适应地调整每个参数的学习率,对于深度学习中的大规模数据集和高维参数空间表现良好。