如何修复此值错误“ValueError：在新的 Keras 优化器中已弃用衰减”？

Question

我是深度学习的新手，我遵循有关人脸检测的教程。

model = canaro.models.createSimpsonsModel(IMG_SIZE=IMG_SIZE, channels=channels, output_dim=len(characters), 
                                         loss='binary_crossentropy', decay=1e-7, learning_rate=0.001, momentum=0.9,
                                         nesterov=True)

ValueError Traceback（最近一次调用最后）警告：absl：lr已弃用，请改用learning_rate，或使用旧版优化器，例如 tf.keras.optimizers.legacy.SGD。输出超出大小限制。在文本编辑器中打开完整的输出数据 ValueError: Decay 在新的 Keras 优化器中已被弃用，请检查文档字符串以获取有效参数，或使用旧版优化器，例如 tf.keras.optimizers.legacy.SGD。

我已经尝试遵循一些步骤，但我不知道如何解决它。

Answer 1

正如其他地方提到的，decay自 Keras 2.3 以来，所有优化器都已弃用该参数，其发行说明明确建议使用LearningRateSchedule对象。

由于您显然无法修改canaro源代码（嗯......您可以，但这是非常糟糕的做法，并且绝对不推荐），我看到两个选择：

1. 将 Tensorflow 降级到使用 Keras 后端 <2.3 的版本
2. 如果可能，将canaro升级到支持 TF 2.3+ 的版本

对于那些在 Google 搜索后遇到这个问题并且仍然可以修改其源代码的人（也就是说，他们并不特别担心canaro ），这里有一个示例片段：

TF<2.3 - 样式

import tensorflow as tf
epochs = 50
learning_rate = 0.01
decay_rate = learning_rate / epochs
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate, decay=decay_rate)

TF>=2.3 - 样式

import tensorflow as tf
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.01,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.9)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

Answer 2

看起来您正在尝试使用一个相当旧的深度学习库，该库显然已经过时并且最近没有维护。您看到的错误是由于该特定库使用的 API 是用旧版本的 tensorflow (<=2.3) 编写的，该版本现已弃用。如果你想解决这个问题，你必须手动降级你的张量流或修改该库的源代码canaro。