adadelt=tf.keras.optimizers.Adadelta() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) 以上代码中，使用的优化器是

以上代码中，使用的优化器的名称是 'adam'，而不是 Adadelta。具体来说，这段代码使用了二元交叉熵作为损失函数，使用了 'adam' 作为优化器，并且使用准确率作为评估指标。如果要使用 Adadelta 作为优化器，可以将代码修改为：

adadelta = tf.keras.optimizers.Adadelta()
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adadelta, metrics=['accuracy'])

这样就可以使用 Adadelta 作为优化器了。

相关问题

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss = "binary_crossentropy", metrics= ["accuracy"])

这是一个使用 TensorFlow 搭建神经网络模型的代码段。其中，optimizer 选用了 Adam 优化器，学习率为 0.001。模型的损失函数为二元交叉熵（binary_crossentropy），评价指标为准确率（accuracy）。这里的 model 是指已经搭建好的神经网络模型，通过调用 compile() 函数进行编译。编译后的模型可以用于训练和预测。

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(***), ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常表示您在编译模型时有语法错误。请确保您在 `optimizer` 参数中传递了正确的优化器，并且没有遗漏任何括号或逗号。

以下是一个示例，使用 Adam 优化器来编译模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(5,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

请注意，这里我们需要指定 Adam 优化器的学习率，您可以根据自己的需要进行调整。如果您仍然遇到问题，请检查您的代码，并确保没有任何语法错误。