顺序模型的keras v.tf.keras编译命令

Question

我一直在加快keras的开发速度，但没有意识到tf.keras也是一回事（对于新手来说，很容易与python中的导入方式交叉使用）。在尝试将脚本从keras转换为tf.keras时，似乎命令不一致？总的来说，tf.keras应该遵循keras文档，还是有所不同？

我的具体问题是，它适用于keras，但不适用于tf.keras：

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

这会导致错误：

ValueError: optimizer must be an instance of tf.train.Optimizer, not a <class 'str'>

这似乎与tf.keras文档（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/models/Model#compile）不一致。知道发生了什么吗？

Answer 1

事实证明，该错误是由于启用了tensorflow渴望执行而导致的。我不太确定为什么字符串表示法不起作用，而不是：

optimizer=tf.train.AdamOptimizer()

但这解决了问题。