Не могу использовать tf.keras.optimizer с tf.keras.models.sequential

Question

Я использую python 3 с conda и tenorflow со следующим кодом, чтобы создать tf.keras.models.sequential и оптимизировать его с помощью tf.keras.optimizer.Adam, и получаю следующую ошибку:

from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.datasets import mnist
from tensorflow.python.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Dropout
from siamese import triplet_loss

model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=Adam())

(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()
train_x = train_x.reshape((-1, 784)) / 255.0
print(train_x)

ValueError: оптимизатор должен быть экземпляром tf.train.Optimizer, а не

Я попытался импортировать оптимизатор из tf.train, но он не нашел ничего для импорта...

тф версия 1.12

Спасибо

Answer 1

Работал при изменении кода на

model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.005))

Answer 2

Это будет работать для Tensorflow версии 2.x

model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.005))