python里sgd_experimental()无法被调用
时间: 2023-05-30 22:02:27 浏览: 79
很抱歉,我无法提供有关python中sgd_experimental()无法调用的具体解决方案,因为我需要更多的上下文和细节才能准确地确定问题。
但是,以下是一些可能有用的建议:
1. 确认您是否正确使用了sgd_experimental()函数的语法和参数。请查看文档或示例代码以获取帮助。
2. 确认您是否正确安装了所需的库和依赖项。如果您使用的是第三方库,请检查是否已正确安装和导入。
3. 尝试使用其他版本或替代方法来执行相同的操作,以确定问题是否与sgd_experimental()函数有关。
4. 如果您仍然无法解决问题,请考虑在相关论坛或社区上发布您的问题,以获得更多的帮助和建议。
希望这些建议能帮助您解决问题。
相关问题
from keras.optimizers import sgd_experimental怎么被调用
sgd_experimental是一个实验性的优化器,它并没有被正式纳入Keras的优化器列表中。因此,要使用sgd_experimental优化器,需要自己定义并实现该优化器。
以下是一个简单的示例代码,展示了如何定义并使用sgd_experimental优化器:
```python
from keras.optimizers import Optimizer
import keras.backend as K
class SGDExperimental(Optimizer):
def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False, **kwargs):
super(SGDExperimental, self).__init__(**kwargs)
self.lr = K.variable(lr)
self.momentum = K.variable(momentum)
self.decay = K.variable(decay)
self.iterations = K.variable(0)
self.nesterov = nesterov
def get_updates(self, loss, params):
grads = self.get_gradients(loss, params)
self.updates = []
lr = self.lr
if self.decay > 0.0:
lr = lr / (1.0 + self.decay * self.iterations)
for p, g in zip(params, grads):
v = self.momentum * p - lr * g
if self.nesterov:
v = self.momentum * v - lr * g
new_p = p + v
self.updates.append(K.update(p, new_p))
self.updates.append(K.update(self.iterations, self.iterations + 1))
return self.updates
# 使用sgd_experimental优化器
model.compile(optimizer=SGDExperimental(lr=0.01, momentum=0.9), loss='mse')
```
在这个例子中,我们继承了Keras中的Optimizer类,并实现了sgd_experimental优化器的核心逻辑。使用时,需要将该优化器传递给model.compile()函数即可。
pycharm里面sgd和sgd_experimental区别
在PyCharm中,SGD和SGD_experimental都是优化算法。它们的区别在于SGD_experimental是一种更高级的优化算法,它包含了一些额外的功能,例如自适应学习率和动量调整。这些功能可以帮助优化算法更快地收敛,并且可以避免一些常见的优化问题,例如梯度消失和爆炸。因此,如果您需要更高级的优化算法,SGD_experimental可能会更适合您的需求。
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