我正在使用KerasLearningRateScheduler来尝试这个。我对接受新的学习率的模型有一个问题。它将运行前十个时期。当第一次更改速率时,它会给出这个错误:ValueError: The output of the "schedule" function should be float.我尝试使用float()转换返回值from keras.layers import Activation
get_custom_objects().update({'swish': Ac
' 当我运行主文件时,会出现类似的错误,主文件应该训练一个模型,然后输出一个训练权重文件。我正在确保通过行:"from keras.optimizers import Adam“导入与错误相关的必要包,所以这是一个谜,为什么它不会消失。另一个线程中有人建议使用tensorflow.keras.optimizers而不是keras.optimizers,但这给了我另一个错误: ValueError: Could not interpretline bu
n_steps,这就产生了这个错误TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array., preventing Keras from automatically
converting the API call to a lambda layer in t
lr_schedule = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lr_schedule)
checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint我想将我的模型保存在名为Checkpoint的文件夹中,但我尝试了不同的名称,所有这些都给出了下面的错误错误:'Failed to format this callback filepath: "Checkpoint我已经更新了我的tensorflow版本
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.vocab_size, 64),tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64,return_sequences=True)) tf.keras