keras中文文档_日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”

当在使用Keras库时，用户可能会遇到“Unexpected keyword argument passed to optimizer”的错误提示，这个错误通常与优化器（optimizer）的参数设置有关，尤其是在升级到Keras 2.3.0或更高版本后，之前正常运行的代码可能会出现此类问题，下面将详细分析此问题的原因及解决方案：

1、问题原因

错误的参数名称：在Keras的更新中，一些参数的名称发生了变化。learning_rate参数被重命名为lr，如果用户没有相应地更新代码中的参数名称，就会触发这个错误。

库版本不兼容：如果用户的Keras库版本低于2.3.0，那么在高版本中修改的参数名称可能无法被识别，导致类型错误。

2、直接解决方案

更新参数名称：检查代码中所有涉及到优化器参数的部分，确保使用最新的参数名称，应将learning_rate更改为lr。

升级Keras库版本：如果用户使用的是独立的Keras库，应直接升级到2.3.0或更高版本，如果是通过TensorFlow使用的Keras，则需要升级TensorFlow版本至支持2.3.0或更高版本的Keras的版本。

3、进一步的考虑

检查其他参数的兼容性：除了learning_rate之外，用户还应该确认优化器中使用的其他参数是否与当前版本的Keras兼容。

查看官方文档：参考Keras的官方文档可以获取最新参数名称及其使用方式，以确保代码的正确性和避免未来可能出现的类似问题。

4、版本兼容性信息

TensorFlow与Keras的对应关系：了解不同版本的TensorFlow所包含的Keras版本是解决版本兼容性问题的关键，根据需要升级TensorFlow版本以达到所需的Keras版本。

5、实际操作建议

测试代码的兼容性：在升级库版本或修改参数后，应充分测试代码以确保修改没有引入新的问题。

使用虚拟环境：建议在虚拟环境中进行库的升级和代码修改，这样可以在不同项目之间维护不同的依赖版本，避免全局安装带来的影响。

遇到“Unexpected keyword argument passed to optimizer”的错误提示主要是由于使用了过时或不正确的参数名称，或是Keras库版本过低，修正这些问题通常需要更新相关参数名称并升级到最新版本的Keras，理解错误的根本原因和采取适当的预防措施可以帮助用户避免未来发生类似的错误，确保深度学习项目的顺利进行。