解释D:\Anaconda202105\lib\site-packages\keras\optimizers\legacy\gradient_descent.py:114: UserWarning: The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead. super().__init__(name, **kwargs)

这是一个 Python 的警告信息。它意味着在使用 Keras 库中的梯度下降优化器时，使用了 `lr` 参数来指定学习率。然而，该参数已经被弃用，应该使用 `learning_rate` 参数来代替。虽然使用 `lr` 参数仍然可以正常运行，但是建议使用新的参数名称，以免在未来版本中出现错误。该警告信息是 Keras 库开发者提供的，旨在提醒用户在使用该库时应该注意的事项。

相关问题

E:\anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\keras\optimizers\legacy\gradient_descent.py:114: UserWarning: The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead. super().__init__(name, **kwargs)

这是一段警告信息，它出现在使用旧版本优化器 `gradient_descent` 时指定学习率时，使用了将要被弃用的 `lr` 参数。它建议使用新的参数 `learning_rate` 来代替 `lr` 参数。这个警告信息是由Keras库中 `gradient_descent.py` 模块中的代码触发的，它通过Python的 `super()` 函数调用了父类的构造函数来初始化优化器对象，并将警告信息输出到控制台。

ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 994, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1052, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 152, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 272, in call ** return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 1990, in categorical_crossentropy return backend.categorical_crossentropy( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5529, in categorical_crossentropy target.shape.assert_is_compatible_with(output.shape) ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 62) are incompatible

这个错误是由于模型的输出形状与目标数据的形状不匹配导致的。

根据错误信息，模型的输出形状是(None, 1)，而目标数据的形状是(None, 62)。这表示模型输出的每个样本都是一个形状为(None, 1)的张量，而目标数据的每个样本都是一个形状为(None, 62)的张量。

你可以尝试调整模型的输出层，使其输出与目标数据的形状匹配。或者，你可以修改目标数据的形状，使其与模型的输出形状匹配。这取决于你的具体需求和数据。

如果你需要进一步的帮助，请提供更多关于你的模型和数据的信息，我将尽力提供更准确的解决方案。