python - 人工神经网络 - 编译错误

Question

我自己正在学习深度学习，并且在执行 ANN 时遇到问题。这是我正在做的:

初始化 ANN(我已经预先拆分了数据集):

classifier = Sequential()

添加输入层和第一个隐藏层:

classifier.add(Dense(input_dim = 11, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu', units = 6))

添加第二个隐藏层:

classifier.add(Dense(units = 6, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu'))

添加输出层:

classifier.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'sigmoid'))

使用随机梯度下降编译 ANN:

classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

在此之后，当我选择并运行最后一个命令时，我收到一条错误消息:

TypeError: sigmoid_cross_entropy_with_logits() got an unexpected keyword argument 'labels'

我注意到当我使用 loss = mean_squared_error 时，它编译得很好。你能告诉我发生了什么事吗？

Sypder 和 Python 是我发帖当天的最新版本。Windows 10。Thanos、TensorFlow 和 Keras 最新

提前致谢。

Answer 1

使用每晚构建更新您的 tensorflow 版本:

https://github.com/tensorflow/tensorflow#installation

查看本期:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow/issues/84