compile函数调用adam，如何设置adma具体参数

在调用compile函数时，可以通过传递一个名为optimizer的参数来配置adam的具体参数。通过optimizer参数，可以设置学习率、beta和epsilon等参数。

下面是一些示例代码，演示如何设置adam的不同参数：

from keras.optimizers import Adam

# 设置学习率为0.001
adam = Adam(lr=0.001) 

# 设置beta1为0.9，beta2为0.999，epsilon为1e-08
adam = Adam(beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)

# 同时设置多个参数
adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)

将上面的代码片段插入进keras的compile函数中的optimizer参数即可。

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

相关问题

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。

如何调用agent.compile（）函数

你可以调用agent.compile()函数来编译你的模型，它需要传入三个参数：优化器、损失函数和指标。例如：

from tensorflow.keras import optimizers

optimizer = optimizers.Adam(lr=0.001)
agent.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

这样你就可以编译你的模型，开始训练了。