'RMSprop' object has no attribute 'get_updates' 这个报错如何处理
时间: 2023-11-19 20:07:22 浏览: 96
这个报错通常是由于Keras版本不兼容导致的。在较新的Keras版本中,RMSprop优化器的实现方式已经发生了变化,因此旧版本的代码可能会出现这个报错。解决这个问题的方法是更新Keras版本或者使用其他优化器替代RMSprop。
如果你想继续使用RMSprop优化器,可以尝试以下两种方法:
1.更新Keras版本。在较新的Keras版本中,RMSprop优化器的实现方式已经发生了变化,这个报错可能已经被修复了。你可以尝试更新Keras版本,然后重新运行代码。
2.使用其他优化器替代RMSprop。如果你不想更新Keras版本,可以尝试使用其他优化器替代RMSprop。例如,你可以使用Adam优化器或者SGD优化器。
下面是使用Adam优化器替代RMSprop的代码示例:
```python
from keras.optimizers import Adam
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])
```
相关问题
'RMSprop' object has no attribute 'get_updates'
根据提供的引用内容,出现'RMSprop' object has no attribute 'get_updates'的错误是由于使用了RMSprop优化器,但该优化器没有get_updates方法导致的。下面是一个示例代码,演示了如何使用RMSprop优化器:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import RMSprop
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
optimizer = RMSprop(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
在这个示例中,我们使用RMSprop优化器来编译模型,并使用fit方法来训练模型。请注意,lr参数是RMSprop优化器的学习率。
AttributeError: 'RMSprop' object has no attribute 'get_updates'
这个错误通常是由于使用旧版本的Keras优化器而导致的。在旧版本中,优化器使用`get_updates()`方法来更新权重,但在新版本中,这个方法已经被弃用了。相反,新版本的优化器使用`_resource_apply_dense()`和`_resource_apply_sparse()`方法来更新权重。因此,如果你使用旧版本的优化器,就会出现`'RMSprop' object has no attribute 'get_updates'`的错误。
解决这个问题的方法是使用新版本的优化器,或者手动更新旧版本的优化器以使用新的方法。你可以通过以下方式导入新版本的优化器:
```
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
```
如果你仍然想使用旧版本的优化器,你可以手动更新它们以使用新的方法。例如,对于RMSprop优化器,你可以使用以下代码:
```
from keras.optimizers import RMSprop
class UpdatedRMSprop(RMSprop):
def get_updates(self, loss, params):
grads = self.get_gradients(loss, params)
self.updates = [self._resource_apply_dense(g, p) for g, p in zip(grads, params)]
return self.updates
```
这将创建一个新的RMSprop类,它使用新的方法来更新权重。你可以像往常一样使用这个类来定义你的优化器。