import adam报错

可能是因为您没有安装Adam优化器的依赖库，您可以尝试使用以下命令安装：

pip install tensorflow-addons

如果您已经安装了tensorflow-addons但仍然遇到问题，请检查您的代码是否正确导入了tensorflow和tensorflow-addons库。

相关问题

from tensorflow.contrib import learn报错没有learn

在TensorFlow 2.0中，`tensorflow.contrib`模块已被移除。所以如果你在TensorFlow 2.0中尝试导入`tensorflow.contrib`模块，你会得到一个`ModuleNotFoundError`错误。

如果你想使用`learn`模块，可以使用TensorFlow 1.x版本或使用`tf.keras`中提供的API。在TensorFlow 1.x版本中，你可以使用以下代码导入`learn`模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn

在TensorFlow 2.0中，你可以使用以下代码导入`tf.keras`中提供的API：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

然后你可以使用`keras`模块中的API来实现相同的功能。例如，如果你想使用DNN分类器，你可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load data
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Preprocess data
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Define model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Evaluate model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

from torch.optim import Optimizer没报错，但是from torch.optim.optimizer import required报错了，为什么？这个required在哪儿装，我想直接用anaconda prompt装

`required` 是一个特殊的类 `_RequiredParameter` 的实例，它用于表示Optimizer类的一个必需参数，但在PyTorch库的`torch.optim.optimizer`模块中，它是作为一个内部实现细节存在的，不是作为公开API的一部分供用户直接导入使用的。当你尝试从 `torch.optim.optimizer` 导入 `required`，实际上是在试图访问库的私有部分，这在设计上是不允许的。

因此，当你看到 "cannot find reference 'required' in torch.optim.optimizer" 错误时，说明你不能直接通过`import required`来使用它。解决这个问题的方法不是安装或引入 `required`，而是按照官方文档或库的设计规范来创建和使用Optimizer实例，通常会通过实例化一个具体的优化器类（如`SGD`, `Adam`等）并传入相应的参数。

如果你想在Anaconda Prompt中安装特定包以支持使用torch.optim，可以使用`pip install package_name`命令，比如对于torch和torchvision，可以这样安装：

pip install torch torchvision

但这并不包括安装`required`这个特殊对象，因为那是PyTorch库内部的结构。