Я использую Pure Keras, чтобы сделать модель, и вот она.
from keras import models,layers,Sequential, losses,metrics,optimizers
from keras.datasets import imdb
(train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16,activation='relu',input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(16,activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1,activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer = optimizers.rmsprop, loss = losses.binary_crossentropy,metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,epochs=5,batch_size=512)
results = model.evaluate(x_test,y_test)
И ошибка, которую я получаю, это
Could not interpret optimizer identifier: <class 'keras.optimizers.RMSprop'>
1
Ahmad Anis
18 Апр 2020 в 18:08
1 ответ
Лучший ответ
Основная проблема в том, что в
model.compile(optimizer = optimizers.rmsprop, loss = losses.binary_crossentropy,metrics=['accuracy'])
Говоря об оптимизаторе, скорость обучения не указана. Так должно быть
model.compile(optimizer = optimizers.rmsprop(0.01), loss = losses.binary_crossentropy,metrics=['accuracy'])
И теперь он будет работать отлично
0
Ahmad Anis
21 Апр 2020 в 02:24
Похожие вопросы
Новые вопросы
python
Python - это многопарадигмальный, динамически типизированный, многоцелевой язык программирования. Он разработан для быстрого изучения, понимания и использования, а также для обеспечения чистого и единообразного синтаксиса. Обратите внимание, что Python 2 официально не поддерживается с 01.01.2020. Тем не менее, для вопросов о Python, связанных с версией, добавьте тег [python-2.7] или [python-3.x]. При использовании варианта Python (например, Jython, PyPy) или библиотеки (например, Pandas и NumPy) включите его в теги.