model.compile(loss='mse', optimizer='adam') 优化器是它 怎么修改代码

如果你想在加载模型时使用Adam优化器，可以将加载模型的代码中的优化器参数设置为Adam，如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model

loaded_model = load_model('EMD—L-model.pkl', compile=False)
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loaded_model.compile(loss='mse', optimizer=opt)

这里我们使用`tf.keras.optimizers.Adam`来创建Adam优化器，并将其传递给`compile`函数中的`optimizer`参数。由于我们已经加载了保存的模型，所以将`compile`函数中的`compile`参数设置为False，以避免重复编译模型。

相关问题

elf.model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, loss_weights=loss_weights)

这是在 Keras 中使用的模型编译函数，用于配置模型的训练参数。具体来说，它接受一些参数，包括：

- `optimizer`: 优化器，用于更新模型权重。常用的优化器包括 SGD、Adam、RMSprop 等；
- `loss`: 损失函数，用于计算模型预测值和真实值之间的差异。常用的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-entropy）等；
- `loss_weights`: 损失权重，用于在多任务学习中平衡每个损失函数的重要性。

在编译函数中，会将这些参数与模型结构一起组成一个计算图，用于训练模型。在训练过程中，优化器会根据损失函数的梯度调整模型的权重，以最小化损失函数的值。

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

This line of code compiles a regression model using the mean squared error (MSE) as the loss function and the Adam optimizer. The MSE measures the average squared difference between the predicted and actual values, while the Adam optimizer is a gradient-based optimization algorithm that adjusts the learning rate adaptively based on the gradient values.