Keras - 编译模型时出现ValueError答案

【问题标题】：Keras - ValueError when compiling modelKeras - 编译模型时出现ValueError
【发布时间】：2017-12-14 16:57:10
【问题描述】：

我是 Keras 的新手。我想在 Keras 中重现 imdb 的示例（后端：Tensorflow），但在尝试编译模型时出现错误。

from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
             loss='binary_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

ValueError: Only call `sigmoid_cross_entropy_with_logits` with named 
arguments (labels=..., logits=..., ...)

有什么建议吗？

非常感谢！

【问题讨论】：

你用的是什么 Keras 和 TF 版本？
这听起来很奇怪......尝试将rmsprop更改为adam，只是为了检查......
这是 TensorFlow 中的错误，而不是您的代码。我建议降级到旧版本。

标签： keras

【解决方案1】：

我尝试在 Spyder 中运行上述代码。代码对我来说运行良好，它没有通过任何 ValueError。

我认为在您的情况下，问题可能出在 Keras 使用的后端。我正在使用 TensorFlow 后端。

要更改后端，请编辑 ~/.keras 文件夹中的 keras.json 文件。这是一个keras.json文件的例子

{ “ε”：1e-07， "floatx": "float32", "image_data_format": "channels_last", “后端”：“张量流” }

【讨论】：