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

这个错误通常是由于keras版本问题导致的。在较新的keras版本中，RMSprop已经被更改为rmsprop。因此，您需要将代码中的RMSprop更改为rmsprop即可解决此问题。以下是一个例子：

from keras import optimizers
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.rmsprop(lr=1e-4), metrics=['acc'])

相关问题

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

这个错误通常是因为使用了过时的代码，具体原因取决于您的代码和Keras版本。在较新版本的Keras中，RMSprop已被重命名为RMSprop（小写）。您可以尝试以下解决方法：

1. 将所有的RMSprop改为小写rmsprop。

2. 确认您使用的是最新版本的Keras，并更新它：

pip install --upgrade keras

3. 如果您使用的是TensorFlow 2.0，则可以使用TensorFlow内置的优化器，而无需导入Keras优化器。例如，替换以下代码：

from keras.optimizers import RMSprop
opt = RMSprop(lr=0.001, decay=1e-6)

为：

import tensorflow as tf
opt = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, decay=1e-6)

希望这些解决方法能够帮助您解决问题。

AttributeError: module 'keras.api.optimizers' has no attribute 'rmsprop'

`AttributeError: module 'keras.api.optimizers' has no attribute 'rmsprop'` 这个错误通常出现在使用Keras库时，当你尝试访问或调用`rmsprop`优化器，但发现该模块中并没有这个属性。`rmsprop`在早期版本的Keras中是一个内置的优化器，但在更新后的版本中可能已经被重构或者移除。

解决这个问题的方法通常是：

1. **确认版本**：检查你的Keras和TensorFlow版本，确保它们兼容。`rmsprop`在旧版本的Keras中被弃用，建议使用`tf.keras.optimizers.RMSprop`替代。

2. **导入正确的优化器**：如果你需要使用`RMSprop`，确保导入的是正确的优化器，而不是`optimizers`模块下的子模块。

3. **查看文档**：查阅最新版本的Keras文档，了解当前推荐的优化器使用方法。

相关问题：
1. Keras的`rmsprop`何时被弃用？
2. 如何在新版本Keras中使用`RMSprop`替代`rmsprop`？
3. 如何避免此类错误，当Keras库更新时？