`tf.keras.Model.compile`在TF2.0中做了什么？

在TensorFlow 2.0中，tf.keras.Model.compile方法用于配置模型的训练过程。它接受一些参数来定义模型的优化器、损失函数和评估指标。

具体来说，tf.keras.Model.compile方法完成以下几个主要任务：

1. 配置优化器（Optimizer）：通过指定optimizer参数，可以选择使用哪种优化算法来更新模型的权重。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。例如，可以使用optimizer='adam'来选择Adam优化器。
2. 配置损失函数（Loss Function）：通过指定loss参数，可以选择使用哪种损失函数来衡量模型在训练过程中的性能。损失函数通常根据任务的不同而选择不同的类型，如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。例如，可以使用loss='mse'来选择均方误差作为损失函数。
3. 配置评估指标（Metrics）：通过指定metrics参数，可以选择使用哪些指标来评估模型的性能。指标可以是预定义的，也可以是自定义的。常见的指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）等。例如，可以使用metrics=['accuracy']来选择准确率作为评估指标。

除了上述主要任务，tf.keras.Model.compile方法还可以接受其他参数，如学习率（learning rate）、损失加权（loss weights）等，以进一步定制模型的训练过程。

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