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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 tensorflow==1.2.1
和 Keras==2.0.6
建立模型:
input_num = X_norm_keras[:,2:].shape[1]
model_keras = Sequential()
model_keras.add(Dense(10, input_dim=input_num, activation='relu'))
model_keras.add(Dense(1, activation='linear'))
kernel_regularizer=regularizers.l2(0.2), optimizer='adam')
model_keras.compile(loss='mean_squared_error', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.2), optimizer='adam')
model_keras.fit(X_norm_train[:,2:], y_norm_train, batch_size=25, epochs=250)
Using TensorFlow backend.
total data points = (25, 106)
Epoch 1/250
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-4cbd897903e7> in <module>()
102 model_keras.compile(loss='mean_squared_error', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.2), optimizer='adam')
--> 103 model_keras.fit(X_norm_train[:,2:], y_norm_train, batch_size=25, epochs=250)
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/models.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, **kwargs)
861 class_weight=class_weight,
862 sample_weight=sample_weight,
--> 863 initial_epoch=initial_epoch)
864
865 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1,
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, **kwargs)
1428 val_f=val_f, val_ins=val_ins, shuffle=shuffle,
1429 callback_metrics=callback_metrics,
-> 1430 initial_epoch=initial_epoch)
1431
1432 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None):
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/training.py in _fit_loop(self, f, ins, out_labels, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_f, val_ins, shuffle, callback_metrics, initial_epoch)
1077 batch_logs['size'] = len(batch_ids)
1078 callbacks.on_batch_begin(batch_index, batch_logs)
-> 1079 outs = f(ins_batch)
1080 if not isinstance(outs, list):
1081 outs = [outs]
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in __call__(self, inputs)
2266 updated = session.run(self.outputs + [self.updates_op],
2267 feed_dict=feed_dict,
-> 2268 **self.session_kwargs)
2269 return updated[:len(self.outputs)]
2270
TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'kernel_regularizer'
最佳答案
正则化器 kernel_regularizer=regularizers.l2(0.2)
应该是 Dense()
的参数,不是 model.compile()
.
来自 model.compile()
的文档:
**kwargs: When using the Theano/CNTK backends, these arguments are passed into K.function. When using the TensorFlow backend, these arguments are passed into tf.Session.run.
run()
的错误的原因。 .
关于python-3.x - Keras: TypeError: run() 得到了一个意外的关键字参数 'kernel_regularizer',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46455374/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!