用代码实现:使用Nadam时使用learning_rate参数来设置学习率的值
时间: 2023-06-07 07:11:16 浏览: 62
在使用Nadam优化器时,可以通过设置learning_rate参数来调整学习率的值。以下是一个示例代码:
```
from keras.optimizers import Nadam
nadam = Nadam(learning_rate=0.001) # 设置学习率为0.001
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=nadam)
```
在以上代码中,我们首先导入了Keras中的Nadam优化器,然后通过在实例化Nadam时传递learning_rate参数来设置学习率的值。最后,我们将Nadam作为优化器传递给模型.compile()函数中。这样,在训练模型时,Nadam优化器将使用设置的学习率来更新模型参数。
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AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'nadam_v2'
AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'nadam_v2'意味着keras.optimizers模块中没有nadam_v2这个属性。可能的原因是你使用的Keras版本不支持nadam_v2优化器。
为了解决这个问题,你可以尝试以下两种方法之一:
1. 检查你使用的Keras版本是否支持nadam_v2优化器。如果不支持,你可以尝试更新Keras版本到最新的稳定版本。
2. 如果你确实需要使用nadam_v2优化器,但是你的Keras版本不支持,你可以尝试使用其他优化器代替,比如Adam或者Nadam。