AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'SGD'

这个错误可能是因为你导入的优化器模块有误。在tensorflow.keras中，SGD（随机梯度下降）优化器是被包含在optimizers模块中的。你可以尝试使用以下代码来导入正确的优化器：

from tensorflow.keras import optimizers

optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01)  # 使用SGD优化器，设置学习率为0.01

请确保你已经正确安装了tensorflow，并且版本是兼容的。如果问题仍然存在，请尝试更新tensorflow到最新版本。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'Adadelta'

您遇到的问题是AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'Adadelta'。这个错误是由于tf.keras.optimizers模块中没有Adadelta属性导致的。要解决这个问题，您可以尝试使用其他优化器来替代Adadelta。常用的优化器包括Adam、SGD和RMSprop。您可以根据自己的需求选择合适的优化器。以下是一个使用Adam优化器的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型和数据
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
data = tf.random.normal((100, 10))
labels = tf.random.uniform((100, 1))

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

# 训练模型
for epoch in range(10):
  with tf.GradientTape() as tape:
    logits = model(data)
    loss_value = loss_fn(labels, logits)
  grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

# 模型训练完成后，可以使用该模型进行预测等操作

在上述示例代码中，我们使用了Adam优化器，定义了模型、数据、损失函数和优化器，并通过反向传播来更新模型的参数。请注意，这只是一个示例代码，您可以根据自己的具体情况进行修改和调整。希望能对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '](https://download.csdn.net/download/qq_38766019/86272235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [AttributeError: ‘tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor‘ object has no attribute ‘_in_graph_...](https://blog.csdn.net/qq_43309133/article/details/122829525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'SGD'

根据引用，您使用的是Tensorflow 2.6版本，而在该版本中，优化器的调用方式发生了改变。由于您遇到了一个名为'keras.optimizers' has no attribute 'RMSprop'的错误，根据引用，这是因为在最新版本的Tensorflow中，不再使用'keras.optimizers.RMSprop'来调用RMSprop优化器。相反，您应该使用'tensorflow.python.keras.optimizers.RMSprop'来调用RMSprop优化器。同样，根据引用，如果您遇到'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'SGD'的错误，您应该将'keras.optimizers.SGD'更改为'tensorflow.python.keras.optimizers.SGD'。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [解决 AttributeError: module ‘keras.optimizers‘ has no attribute ‘RMSprop‘ 和‘Adam‘ 报错问题](https://blog.csdn.net/m0_51816252/article/details/126714517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python中module ‘keras.optimizers‘ has no attribute ‘Adam‘错误](https://blog.csdn.net/qq_32931827/article/details/122909624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]