tensorflow中model.compile的学习率怎么设置

在 TensorFlow 中, 可以在编译模型时通过设置 "optimizer" 参数来设置学习率。该参数可以是一个优化器类的实例, 例如 `tf.keras.optimizers.Adam`, `tf.keras.optimizers.SGD` 等, 或者是一个优化器类的字符串(字符串会自动解析为对应的优化器类). 在构造优化器类的实例时, 可以通过设置其参数来设置学习率.

例如, 使用 Adam 优化器并将学习率设置为 0.001 的示例代码如下:

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, ...)

也可以用字符串：

model.compile(optimizer='Adam', learning_rate =0.001,...)

或者是：

model.compile(optimizer='Adam', 
              optimizer.learning_rate =0.001,...)

同时还有很多的优化器可以使用，比如RMSprop，SGD等等。根据问题的特点来选择不同的优化器。