报错:ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <tensorflow.python.keras.optimizer_v2.adam.

本文讨论了在Keras中定义模型时使用`tf.keras`代替原生`keras`的必要性,以及如何在编译模型时统一使用`tf.keras.optimizers.Adam`。强调了优化器和损失函数的选择,如均方误差和平均绝对误差作为评估指标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原因:定义model定义使用keras,而定义优化器时使用tf.keras

 opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
    model.compile(optimizer=opt ,
                loss='mean_squared_error',  # 使用均方误差作为损失函数
                metrics=['mae'])  # 可选的评估指标,平均绝对误差
from  keras import applications
from keras import layers, models
from  keras.models import Model, load_model

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