无法从“keras.optimizers”导入名称“SGD” - Python

当我们在使用Keras深度学习框架时，在导入优化器'keras.optimizers'中的SGD时，有时会遇到以下错误:

ImportError: cannot import name 'SGD' from 'keras.optimizers'

问题描述

这个错误的原因是无法从Keras优化器中导入SGD优化器。

解决方案

解决这个问题的方法取决于你使用的Keras版本。

Keras 2.3.0之前的版本

在Keras 2.3.0之前的版本中，我们可以直接将优化器导入到Keras中:

from keras.optimizers import SGD

Keras 2.3.0之后的版本

在Keras 2.3.0之后的版本中，我们需要使用tensorflow前缀来导入优化器:

from tensorflow.keras.optimizers import SGD

这是因为自Keras 2.3.0开始，Keras已经成为Tensorflow的一部分，称为Tensorflow 2.0。

示例

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
sgd = SGD(lr=0.01)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上面的示例中，我们首先从'tensorflow.keras.models'中导入Sequential模型，从'tensorflow.keras.layers'中导入Dense层，并从'tensorflow.keras.optimizers'中导入SGD优化器。然后我们创建模型、编译模型和训练模型，通过使用SGD优化器来优化模型。

结论

在使用Keras深度学习框架时，我们可以选择多种不同的优化器来优化我们的模型。当我们遇到无法导入SGD优化器的问题时，我们需要根据Keras版本的不同进行不同的解决方案。