keras版本：2 .10.0所遇问题：optimizer优化器不匹配问题报错代码，如何解决？

Question

操作环境：python3.7
tensorflow版本：2.10.0；keras版本：2 .10.0
所遇问题：optimizer优化器不匹配问题
报错代码：

ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizers.optimizer_v2.adam.Adam object at 0x000001F13C359668>

导包：

import tensorflow as tf
import tensorflow.python.keras.backend as K

出错代码：

 memtl.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=custom_loss)

初步解决思路：可能出现了模型不匹配问题，但是无法找到不匹配代码，故失败

请求各位解答

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据你提供的信息，错误提示是由于无法识别优化器标识符。这通常发生在你尝试将一个未正确实例化的对象传递给模型编译函数时。在你的例子中，tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) 已经创建了一个 Adam 优化器的实例，但你在 compile 函数中直接传入了这个实例对象，而不是它的名称。

要解决这个问题，你需要确保将优化器的名字作为字符串传递给 compile 函数，而不是将其作为一个已经实例化的对象。这样 keras 就能识别并使用正确的优化器。以下是修改后的代码：

# 不需要导入 tensorflow.python.keras.backend as K，因为在这个场景下不需要使用它

# 创建优化器实例
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 编译模型，这里将优化器的名字作为字符串传递
memtl.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss)

这段代码应该可以解决你遇到的问题。如果你的 custom_loss 是你自己定义的损失函数，确保它也已经被正确地定义并且可以在你的模型中使用。如果有任何关于 custom_loss 的问题，或者还有其他相关问题，请随时告诉我。