有关SGD优化器参数问题

Question

从 “Traceback (most recent call last):... ValueError: Argument(s) not recognized: {'lr': 0.01}” 的报错信息可以看出，在创建SGD优化器时，传入的学习率参数  lr = 0.01  不被识别。这很可能是因为你所使用的Keras版本中，SGD优化器的初始化参数设置方式发生了变化，与你预期的传入参数的方式不一致
该如何解决

Answer 1

本答案参考 多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢

以下是一些可能的解决方法：

一、检查Keras版本与文档

1. 查看文档
   • 首先，确定你正在使用的Keras版本。不同版本的Keras在优化器的参数设置上可能会有所不同。例如，在较新的版本中，SGD优化器的参数可能有更严格的定义格式。
   • 查看Keras官方文档中关于SGD优化器的部分，了解正确的参数传递方式。例如，在某些版本中，SGD优化器的参数可能需要通过一个字典来传递，像optimizer = SGD(learning_rate = 0.01)，而不是直接写lr = 0.01。
2. 版本兼容性
   • 如果发现是版本问题，并且升级或降级Keras版本可行的话，可以考虑这样做。例如，如果你的代码是基于较旧版本的Keras编写的，而你当前使用的是较新版本，可能需要调整参数传递方式以匹配新版本的要求。反之，如果当前版本不支持你想要的参数传递方式，且项目允许，你可以尝试降级到支持该方式的版本。

二、代码调整

1. 按照当前版本要求修改参数传递

   • 如果文档表明当前版本的SGD优化器需要以特定方式传递学习率，例如通过learning_rate关键字而不是lr，则修改代码如下：

   from keras.optimizers import SGD
   
   # 错误的方式
   # optimizer = SGD(lr = 0.01)
   optimizer = SGD(learning_rate = 0.01)
   

2. 检查其他可能的参数冲突

   • 除了学习率参数，还需要检查是否有其他参数也存在类似的不兼容问题。例如，动量（momentum）参数在不同版本中的默认值或者传递方式可能也会改变。如果你的代码中还设置了其他参数，确保它们也符合当前版本的要求。

三、自定义优化器（如果必要）

1. 继承SGD优化器类（高级用法）

   • 如果当前版本的SGD优化器不能满足你的需求，并且你对优化器的内部工作原理有一定的了解，你可以考虑继承SGD优化器类并自定义参数传递方式。

   ```python
   from keras.optimizers import SGD

   class CustomSGD(SGD):

   def __init__(self, **kwargs):
       # 假设在这个自定义优化器中，你想将lr转换为learning_rate
       if 'lr' in kwargs:
           kwargs['learning_rate'] = kwargs.pop('lr')
       super(CustomSGD, self).__init__(**kwargs)
   

optimizer = CustomSGD(lr = 0.01)

```

• 这种方法相对复杂，需要对Keras的优化器实现有一定的了解，但在处理特殊需求或者版本不兼容问题时可能会很有用。