agent.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])报错AttributeError: module 'agent' has no attribute 'compile'

这个错误说明了'agent'没有compile这个属性。这可能是因为你没有正确导入'agent'模块或没有正确定义'agent'变量。你需要检查代码中的拼写和导入。你也可以尝试将'agent'替换为正确的模块或类名。

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AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'sparse_catrgorical_crossentropy'. Did you mean: 'sparse_categorical_crossentropy'?

这个错误提示是因为你拼写了错误的损失函数名字。正确的名称是 `sparse_categorical_crossentropy`，而你写成了 `sparse_catrgorical_crossentropy`。

你可以通过将 `sparse_catrgorical_crossentropy` 替换为 `sparse_categorical_crossentropy` 来解决这个问题。例如：

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'

根据您提供的引用内容，您遇到了一个AttributeError错误，错误信息是"module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'"。这个错误是因为TensorFlow 2.0及以上版本中不再使用AdamOptimizer这个属性。

要解决这个问题，您可以使用tf.keras.optimizers.Adam来代替tf.train.AdamOptimizer。tf.keras.optimizers.Adam是TensorFlow 2.0及以上版本中的优化器。

下面是一个使用tf.keras.optimizers.Adam的例子：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

在这个例子中，我们使用tf.keras.optimizers.Adam作为优化器，并将其传递给model.compile()函数。然后，我们可以使用model.fit()函数来训练模型，并使用model.predict()函数来进行预测。