如何更改Keras优化器代码

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的优化器（optimizer）选项，用于训练神经网络模型。要更改Keras优化器代码，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

1. 创建一个Sequential模型：

model = Sequential()

1. 添加神经网络层：

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

这里添加了两个全连接层，第一个层有64个神经元，使用ReLU激活函数，输入维度为100；第二个层有10个神经元，使用softmax激活函数。

1. 编译模型并指定优化器：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

这里使用了adam优化器，它是一种基于随机梯度下降的优化算法，常用于深度学习任务。

如果想更改优化器，可以将optimizer参数的值修改为其他可用的优化器，例如：

• SGD（随机梯度下降）：optimizer='sgd'
• RMSprop：optimizer='rmsprop'
• Adagrad：optimizer='adagrad'
• Adadelta：optimizer='adadelta'
• Adamax：optimizer='adamax'
• Nadam：optimizer='nadam'

1. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这里使用了fit函数进行模型训练，x_train和y_train是训练数据和标签，epochs表示训练轮数，batch_size表示每个批次的样本数。

以上是如何更改Keras优化器代码的基本步骤。关于Keras优化器的更多详细信息，可以参考腾讯云的Keras优化器介绍。