model.compile

`model.compile`是Keras模型编译函数，用于配置模型的训练过程。它需要指定优化器、损失函数和评估指标。具体语法如下：

model.compile(optimizer, loss, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)

其中，`optimizer`是优化器，可以是字符串（如`'adam'`）或优化器对象（如`keras.optimizers.Adam()`）；`loss`是损失函数，可以是字符串（如`'categorical_crossentropy'`）或损失函数对象（如`keras.losses.categorical_crossentropy`）；`metrics`是评估指标，可以是字符串（如`['accuracy']`）或评估指标对象（如`keras.metrics.Accuracy()`）。`loss_weights`用于指定损失函数的权重，`sample_weight_mode`用于指定样本权重的计算方式，`weighted_metrics`用于指定加权评估指标，`target_tensors`用于指定模型的输出作为目标张量。

相关问题

python model.compile_keras:model.compile损失函数的用法

在 Keras 中，使用 `model.compile` 函数来配置模型的训练过程，其中包括选择优化器、设置损失函数和度量指标。下面是关于 `model.compile` 函数中损失函数的用法的介绍：

在 `model.compile` 函数中，损失函数可以指定为一个字符串、一个函数或一个 `tf.keras.losses.Loss` 类型的实例。常见的损失函数包括：

- `mean_squared_error`：均方误差，适用于回归问题。
- `binary_crossentropy`：二元交叉熵，适用于二元分类问题。
- `categorical_crossentropy`：类别交叉熵，适用于多类分类问题。
- `sparse_categorical_crossentropy`：稀疏类别交叉熵，适用于标签以整数形式给出的多类分类问题。

下面是一个示例，展示如何在 `model.compile` 函数中使用损失函数：

from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras import optimizers
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

在此示例中，我们选择了 `categorical_crossentropy` 作为损失函数，并使用随机梯度下降（SGD）优化器。我们还为模型指定了一个指标，即分类准确率。

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse']) model.compile(..., run_eagerly=True) 报错 ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis

这个错误通常是由于使用了错误的优化器标识符引起的。在你的代码中，这个错误可能是由于你在`model.compile()`函数的优化器参数中使用了省略号（`Ellipsis`）而导致的。通常情况下，这个参数需要指定一个字符串，用于标识所使用的优化器。

如果你想使用默认的Adam优化器，可以这样编写代码：

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse'], run_eagerly=True)

如果你想使用其他优化器，可以在`optimizer`参数中指定它们。例如，如果你想使用SGD优化器，可以这样编写代码：

from tensorflow.keras.optimizers import SGD
sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)
model.compile(loss='mse', optimizer=sgd, metrics=['mse'], run_eagerly=True)

这将使用学习率为0.01和动量为0.9的SGD优化器进行模型编译。请确保在`optimizer`参数中指定的优化器与Keras所支持的优化器名称相匹配，并且没有使用省略号或其他非法字符。同时，如果你想使用`run_eagerly`参数，应该将它放在`model.compile()`函数的最后一个参数位置上。