model.compile(optimizer='adma',后续操作

当在 `model.compile()` 函数中使用 `"optimizer='adma'"` 时，可能会收到一个 `NameError` 错误，因为 "adma" 不是一个有效的优化器名称。

正确的写法是将 "adma" 替换为正确的优化器名称，例如 "adam"：

model.compile(optimizer='adam', ...)

后续操作则是在 `...` 处添加其他参数和选项以完成编译。这些选项可以包括损失函数、评估指标、学习率等。以下是一些可能的选项和参数：

- `loss`: 指定训练时使用的损失函数。
- `metrics`: 指定评估模型性能的指标，如准确度、精确度和召回率。
- `learning_rate`: 控制训练过程中权重更新的速率。
- `batch_size`: 指定训练时每个批次的样本数量。
- `epochs`: 指定训练时遍历整个训练集的次数。

完整的编译过程可能如下所示：

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

这个例子使用 `"adam"` 作为优化器，使用 `"categorical_crossentropy"` 作为损失函数，使用 `"accuracy"` 作为评估指标。