from keras.optimizers import SGD
然后报错，SGD下红线
之后按网上改成
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
还是报错，keras和SGD下红线
tensorflow.keras打开SGD的问题，如何解决？
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CSDN专家-天际的海浪 2022-03-19 22:23关注是不是安装的模块版本不对
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- 2022-03-19 21:27回答 3 已采纳 是不是安装的模块版本不对
- 2022-08-09 16:15回答 2 已采纳 你是tensorflow哪个版本？keras哪个版本？不说版本很难查问题。可以试下把Normalization改为normalization试下可以试下把tensorflow.keras.layers
- 2023-03-05 18:39回答 2 已采纳 尝试一下调整参数吧，或者加层数试试
- 2022-11-03 09:44追光者♂的博客 【问题记录】无法 from tensorflow.keras import datasets, layers, models 人工智能 面试题：在深度学习中，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？
- 2023-03-04 11:08回答 2 已采纳 这种情况可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合的现象。过拟合通常是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在训练过程中，模型过度适应了训练集的噪声和特定的样本，从而导致了 val_los
- 2021-09-10 14:14
运行keras报错 No module named 'tensorflow.python.tools'; 'tensorflow.python' is not a package
keras
python
tensorflow
有问必答
回答 2 已采纳 降低或升级tensorflow的版本试试，另外检查一下你这个文件名是不是tensorflow. - 2022-10-27 20:21回答 2 已采纳 没有看过源码，但是我的使用经验告诉我这两个是一样的，很有可能是同一个代码封装了两个入口。
- 2022-03-08 23:17码猿小菜鸡的博客 TensorFlow 2.0使用 tensorflow.keras 进行线性回归 全连接层 tf.keras.layers.Dense 等的解析 model.compile() 的用法
- 2023-03-06 22:21回答 3 已采纳 可能是因为模型训练不充分或者数据集不够多造成的，可以尝试增加训练次数或者增加数据集来提高模型的准确性。同时，也可以检查一下模型的结构和参数是否设置合理。
- 2023-03-06 13:59回答 2 已采纳 这种情况有时也会遇到，可能是开的程序太多，后台程序对内存和磁盘资源的占用。
- 2021-05-06 18:20回答 4 已采纳 scipy安装的有问题，导致内部引入的时候，无法识别相对路径。 重装scipy conda remove --force scipy pip install scipy
- 2022-04-03 09:57ICEsuning的博客 使用tensorflow 2.0、keras2.8时，两个库若即若离，互相干扰，导致了很多报错。 在使用优化器SGD时，尝试几种方法。 from keras.optimizer_v1 import sgd model.compile(loss="mse", optimizer=sgd(lr=1e-6, ...
- 2023-04-13 17:09回答 6 已采纳 这个错误提示是说在计算过程中，尝试在GPU上分配一个shape为[64,1024]的float型tensor时内存不足，导致程序崩溃。同样的原因也导致了另一个位置出现了类似的错误提示。 解决这个问题的
- 氧与二氧的博客 from keras.optimizers import SGD、from keras.utils import to_categorical报错
- 2022-03-02 17:53ay140140的博客 Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。 Keras相当于比Tensorflow和Theano更高一层的库...
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