Я получил эту ошибку, когда попытался изменить параметр скорости обучения оптимизатора SGD в Keras. Я что-то пропустил в своих кодах, или мой Keras был установлен неправильно?
Вот мой код:
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Flatten, GlobalAveragePooling2D, Activation
import keras
from keras.optimizers import SGD
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,)))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=SGD(lr=0.01), metrics= ['accuracy'])*
и вот сообщение об ошибке:
Traceback (последний последний вызов): файл "C:\TensorFlow\Keras\ResNet-50\test_sgd.py", строка 10, в model.compile(loss = 'mean_squared_error', оптимизатор = SGD (lr = 0.01), показатели = ['precision']) Файл "C:\Users\nsugiant\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\keras_impl\keras\models.py", строка 787, в компиляции ** kwargs) Файл "C:\Users\nsugiant\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\keras_impl\keras\engine\training.py", строка 632, в компиляции.optimizer = optimizers.get (оптимизатор) Файл "C:\Users\nsugiant\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\keras_impl\keras\optimizers.py", строка 788, в get raise ValueError ('Невозможно интерпретировать идентификатор оптимизатора:', идентификатор) ValueError: ('Не удалось интерпретировать идентификатор оптимизатора:',)
Недавно я столкнулся с подобной проблемой.
Причина в том, что вы используете tensorflow.python.keras api для модели и слоев и keras.optimizers для SGD. Это две разные версии keras тензорного потока и чистого кера. Они не могли работать вместе. Вы должны изменить все на одну версию. Тогда это должно сработать. :)
Надеюсь это поможет.
Я немного опоздал, ваша проблема в том, что вы смешали Tensorflow keras и keras API в своем коде. Оптимизатор и модель должны исходить из одного и того же определения слоя. Используйте Keras API для всего, как показано ниже:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, BatchNormalization
from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.optimizers import adam
# Set Model
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(train_x.shape[1:]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(BatchNormalization())
# Set Optimizer
opt = adam(lr=0.001, decay=1e-6)
# Compile model
model.compile(
loss='sparse_categorical_crossentropy',
optimizer=opt,
metrics=['accuracy']
)
Я использовал Адама в этом примере. Пожалуйста, используйте соответствующий оптимизатор в соответствии с приведенным выше кодом.
Надеюсь это поможет.
Эта проблема в основном вызвана из-за разных версий. Версия tenorflow.keras может не совпадать с версией keras. Таким образом вызывая ошибку, упомянутую @Priyanka.
Для меня всякий раз, когда возникает эта ошибка, я передаю имя оптимизатора в виде строки, а бэкэнд вычисляет это. Например, вместо
tf.keras.optimizers.Adam
или же
keras.optimizers.Adam
я делаю
model.compile(optimizer= 'adam' , loss= keras.losses.binary_crossentropy, metrics=['accuracy'])
Запуск примера документации Keras https://keras.io/examples/cifar10_cnn/ и установка последних версий Keras и Tenor Flow
(на момент написания этой статьи тензор потока 2.0.0a0 и версия Keras 2.2.4)
Мне пришлось явно импортировать оптимизатор керас, который использует пример, в частности строку в верхней части примера:
opt = tensorflow.keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)
был заменен
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
opt = RMSprop(lr=0.0001, decay=1e-6)
В последней версии API "сломался", а keras.stuff во многих случаях стал tenorflow.keras.stuff.
Попробуйте изменить строки импорта на
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, ...
Импорт кажется мне немного странным. Может быть, вы могли бы подробнее рассказать об этом.
Просто дайте
optimizer = 'sgd' / 'RMSprop'