当尝试在Adam上遵循Keras doc时，我从文档中复制了这一行：
keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)
并得到此错误
传递给优化器的意外关键字参数：amsgrad
编辑1
省略amsgrad参数同意插入行
keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0)
但是当尝试使用
训练模型时happyModel.fit(x = X_train, y = Y_train, epochs = 50, batch_size = 600)
出现以下错误：
不支持任何值。
完整错误：
-------------------------------------------------- ---------------------------- ValueError Traceback（最近的呼叫 最后）在（） 1 ###在这里开始代码###（1行） ----> 2 happyModel.fit（x = X_train，y = Y_train，历元= 50，batch_size = 100） 3 ###此处结束代码###
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py在 fit（self，x，y，batch_size，epochs，verbose，callbacks， validate_split，validation_data，随机播放，class_weight， sample_weight，initial_epoch，steps_per_epoch，validation_steps， ** kwargs）1574 else：1575 ins = x + y + sample_weights -> 1576 self._make_train_function（）1577 f = self.train_function 1578
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py在 _make_train_function（个体） 第958章真相大白 第959章 -> 960 loss = self.total_loss） 961更新= self.updates + training_updates 962＃获取损失和指标。在每次通话时更新权重。
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/keras/legacy/interfaces.py在 包装器（* args，** kwargs） 85 warnings.warn（'将您的
' + object_name + 86 '调用更新为Keras 2 API：'+签名，stacklevel = 2） ---> 87 return func（* args，** kwargs） 88 wrapper._original_function = func 89包装纸/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/keras/optimizers.py在 get_updates（自我，损失，参数） 432 m_t =（self.beta_1 * m）+（1.-self.beta_1）* g 433 v_t =（self.beta_2 * v）+（1.-self.beta_2）* K.square（g） -> 434 p_t = p-lr_t * m_t /（K.sqrt（v_t）+ self.epsilon） 435 436 self.updates.append（K.update（m，m_t））
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py 在binary_op_wrapper（x，y）中 827如果不是isinstance（y，sparse_tensor.SparseTensor）： 828尝试： -> 829 y = ops.convert_to_tensor（y，dtype = x.dtype.base_dtype，name =“ y”） 830除了TypeError： 831＃如果RHS不是张量，则可能是张量感知对象
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py 在convert_to_tensor中（值，dtype，名称，preferred_dtype） 674 name = name， 第675章席卷天元 -> 676 as_ref = False） 677 678
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py 在internal_convert_to_tensor（value，dtype，name，as_ref， preferred_dtype） 739 740如果ret为None： -> 741 ret = conversion_func（值，dtype = dtype，name = name，as_ref = as_ref） 742 743如果未实现ret：
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py 在_constant_tensor_conversion_function（v，dtype，name，as_ref）中 111 as_ref = False）： 第112章 -> 113返回常量（v，dtype = dtype，name = name） 114 115
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py 以常量（值，dtype，形状，名称，verify_shape） 100张量值= attr_value_pb2.AttrValue（） 101 tensor_value.tensor.CopyFrom（ -> 102 tensor_util.make_tensor_proto（值，dtype = dtype，shape = shape，verify_shape = verify_shape）） 103 dtype_value = attr_value_pb2.AttrValue（type = tensor_value.tensor.dtype） 104 const_tensor = g.create_op（
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py 在make_tensor_proto中（值，dtype，形状，verify_shape） 362： 363如果值是None： -> 364提高ValueError（“不支持任何值。”） 365＃如果提供dtype，则将numpy数组强制为类型 366＃尽可能提供。
ValueError：不支持任何值。
因此，仅省略参数并不能解决问题
如何使adam优化器正常工作？
谢谢
答案 0 :(得分：0)
amsgrad参数None values not supported.问题来自epsilon参数中的“无”。需要指定一个值。