from tensorflow.keras.optimizers import SGD报错没有keras
时间: 2023-11-22 19:05:08 浏览: 49
这个错误可能是因为你没有正确安装 TensorFlow,或者你正在使用的 TensorFlow 版本不兼容。请确保你已经正确安装了 TensorFlow,并且版本与你的代码兼容。
如果你已经安装了 TensorFlow,但仍然遇到此错误,请尝试在代码中使用以下 import 语句:
```python
from keras.optimizers import SGD
```
这将从 Keras 库中导入 SGD 优化器。请注意,Keras 是一个独立的深度学习框架,不同于 TensorFlow,但是 TensorFlow 2.x 已经集成了 Keras,所以你也可以使用 `tensorflow.keras` 模块来导入 Keras。
相关问题
from tensorflow.keras.optimizers import SGDfrom keras.optimizers import SGDAAfrom keras.optimizers import SGDsfrom keras import metrics
这段代码有一些问题。首先,我们不能同时导入两个不同的 SGD 优化器(来自 `tensorflow.keras.optimizers` 和 `keras.optimizers`)。其次,我们不能同时导入多个模块,如 `keras` 和 `tensorflow.keras` 中的 `SGD`。最后,我们没有导入任何具体的指标,只是导入了 `keras.metrics` 模块。
下面是修正过的代码:
```
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras import metrics
```
这样就可以在代码中使用 `SGD` 优化器和 `metrics` 模块中定义的指标了。
from tensorflow.keras import layers, optimizers, losses
这是导入 TensorFlow Keras 中的层、优化器和损失函数的语句。
- `layers` 模块包含了一些常用的神经网络层,如全连接层、卷积层、池化层等,可以方便地搭建神经网络模型。
- `optimizers` 模块包含了一些常用的优化器,如随机梯度下降(SGD)、Adam、Adagrad 等,可以用于训练神经网络模型。
- `losses` 模块包含了一些常用的损失函数,如均方误差(MSE)、交叉熵(cross-entropy)等,可以用于计算神经网络模型的损失。
这些模块都是 TensorFlow Keras 提供的常用工具,可以帮助我们更方便地构建、训练和评估神经网络模型。