运行Keras文档示例https://keras.io/examples/cifar10_cnn/并安装最新的keras和张量流版本

（在撰写本文时tensorflow 2.0.0a0和Keras版本2.2.4）

我必须显式导入示例所使用的keras的优化程序，特别是示例顶部的行：

opt = tensorflow.keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)

被替换为

from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

opt = RMSprop(lr=0.0001, decay=1e-6)

在最新版本中，api“ broke”和keras.stuff在许多情况下成为tensorflow.keras.stuff。

我来晚了，您的问题是您在代码中混合了Tensorflow keras和keras API。优化器和模型应来自同一层定义。使用Keras API进行以下所有操作：

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']
)

在此示例中，我使用了亚当。请按照上述代码使用相关的优化器。

希望这可以帮助。

对于某些库（例如keras_radam ），您需要在导入之前设置环境变量：

import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'

import tensorflow
import your_library

我最近遇到了类似的问题。

原因是您将tensorflow.python.keras api用于模型和图层，并将keras.optimizers用于SGD。它们是tensorflow和纯keras的两种不同的keras版本。他们无法一起工作。您必须将所有内容更改为一个版本。然后它应该工作。 :)

希望这可以帮助。

此问题主要是由于版本不同引起的。 tensorflow.keras版本可能与keras不同。从而导致@Priyanka提到的错误。

对我来说，每当出现此错误时，我都会以字符串的形式传入优化器的名称，然后后端就将其找出来。例如代替

tf.keras.optimizers.Adam

要么

keras.optimizers.Adam

我做

model.compile(optimizer= 'adam' , loss= keras.losses.binary_crossentropy, metrics=['accuracy'])