AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'SGD'
时间: 2023-11-07 21:04:26 浏览: 41
该错误是因为在keras.optimizers模块中没有名为'SGD'的属性。解决此问题的方法是使用正确的优化器名称。
您引用的第二个参考文献中给出的代码中使用了'SGD'优化器。然而,在最新版本的Keras中,SGD优化器被更改为小写字母。因此,正确的优化器名称应为'sgd'而不是'SGD'。
要解决此错误,请将代码中的优化器名称更改为小写字母。例如:
sgd = optimizers.sgd(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
这样应该可以解决该错误。
如果您在保存训练好的模型时遇到类似的错误,请确保使用的是正确的优化器名称,并检查模型的保存方式是否正确。
相关问题
AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'minimize'
在Python中,AttributeError通常表示对象没有某个属性或方法。对于错误消息"AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'minimize'",它意味着SGD对象没有名为'minimize'的属性。
这个错误通常发生在使用错误的对象或模块时。要解决这个问题,你可以检查以下几点:
1. 确保你正确导入了所需的模块和类。在这种情况下,你需要确保正确导入了SGD类。
2. 检查你是否正确创建了SGD对象。确保你使用正确的参数和方法来创建SGD对象。
3. 确保你正在调用正确的方法。在这种情况下,你需要确保你调用的是SGD对象的'minimize'方法。
下面是一个示例代码,演示了如何使用SGD对象的'minimize'方法:
```python
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
# 创建SGD对象
sgd = SGD(learning_rate=0.01)
# 定义模型和损失函数
model = ...
loss = ...
# 编译模型
model.compile(optimizer=sgd, loss=loss)
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 使用SGD对象的'minimize'方法
sgd.minimize(loss, var_list=model.trainable_variables)
```
出现报错AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'to'
这个错误通常是因为在使用SGD优化器时,错误地调用了to方法。SGD是torch.optim.SGD类的一个实例,而to方法是torch.Tensor类的方法,用于将张量转移到指定的设备上。因此,当我们尝试在SGD对象上调用to方法时,会出现"AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'to'"的错误。
要解决这个问题,你需要检查代码中是否有错误地调用了SGD对象的to方法。可能的原因是你误将SGD对象当作张量来处理。请确保你正确地使用了to方法,并将其应用于张量对象而不是SGD对象。