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tensorflow - 渴望模式优化器

问题描述

在 Eager 模式下仅支持 TF 本机优化 器我在以下尝试的每个优化器都收到此错误：

def create_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(512,activation=tf.nn.relu, input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax) ])

    opt = tf.train.GradientDescentOptimizer
    model.compile(optimizer = opt, 
           loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy, metrics= ['accuracy']) 

    return model

所以我的问题是，什么是“TF 原生优化器”？谢谢。

标签： tensorflowoptimization

解决方案

简短回答：从 更改opt = tf.train.GradientDescentOptimizer为opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(<your desired learning rate>)。

更长的答案：在上面提供的代码段中，您将一个类 ( tf.train.GradientDescentOptimizer) 而不是一个对象传递给model.compile. 因此，错误消息抱怨opt参数的类型不正确。

希望有帮助。

（最近的提交有望在未来的版本中产生更好的错误消息）

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