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卡在這里了，2.0的optimizer必須傳loss和var_list

optimizer = tf.optimizers.Adam(1e-4)

train = optimizer.minimize(loss)?通不過(guò)

慕用4325741

2020-10-10

源自：推薦算法理論與實(shí)踐 3-2

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2 回答

不會(huì)寫(xiě)代碼的小郭i
2022-03-13

2.0以上版本把代碼改為：

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(1e-4)

train = optimizer.minimize(loss)

0 回復(fù) 有任何疑惑可以回復(fù)我~

#1

代碼前面還要加上tf.compat.v1.disable_eager_execution()

2024-12-19 回復(fù) 有任何疑惑可以回復(fù)我~

慕后端7780769
2020-11-19

換回v1版本，tf改為tf.compat.v1

0 回復(fù) 有任何疑惑可以回復(fù)我~

#1

米開(kāi)朗琪羅哎

改回的話(huà)，那豈不是要使用靜態(tài)圖？？？寫(xiě)那些復(fù)雜有差勁的 seesion?

2021-05-13 回復(fù) 有任何疑惑可以回復(fù)我~

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推薦算法理論與實(shí)踐

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想要了解商品推薦背后的原理嗎，課程將手把手帶你做一個(gè)推薦系統(tǒng)！

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2 回答可能是TensorFlow的版本問(wèn)題，但是實(shí)在不會(huì)改了

4 回答為什么我到這里的時(shí)候會(huì)出錯(cuò)？可以幫我查看一下是什么原因嗎？

1 回答講的太好了，老師還有實(shí)戰(zhàn)的課程嗎

1 回答老師，幫我看看這個(gè)錯(cuò)誤，試了很多方法，沒(méi)有解決。

2 回答i和j到底哪個(gè)是電影哪個(gè)是用戶(hù)

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卡在這里了，2.0的optimizer必須傳loss和var_list

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