используя learningratescheduler с keras и оптимизатором SGD. Как я могу решить эту ошибку?

Question

Я хочу уменьшить скорость обучения в каждую эпоху. Я использую keras. Я получил эту ошибку, когда я запускаю свой код.

{Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-1-2983b4be581f>", line 1, in <module>
    runfile('C:/Users/Gehan Mohamed/cnn_learningratescheduler.py', wdir='C:/Users/Gehan Mohamed')

  File "C:\Users\Gehan Mohamed\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\constant_op.py", line 96, in convert_to_eager_tensor
    return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)

ValueError: Attempt to convert a value (<keras.callbacks.callbacks.LearningRateScheduler object at 0x000001E7C7B8E780>) with an unsupported type (<class 'keras.callbacks.callbacks.LearningRateScheduler'>) to a Tensor.
Attempt to convert a value (<keras.callbacks.callbacks.LearningRateScheduler object at 0x000001E7C7B8E780>) with an unsupported type (<class 'keras.callbacks.callbacks.LearningRateScheduler'>) to a Tensor}. 

Как я могу решить эту ошибку ??

def step_decay(epochs):
    if epochs <50:
        lrate=0.1
        return lrate
    if epochs >50:
        lrate=0.01
        return lrate            

lrate = LearningRateScheduler(step_decay)
sgd = SGD(lr=lrate, decay=0, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
callbacks_list = [lrate,callback]
filesPath=getFilesPathWithoutSeizure(i, indexPat)
history=model.fit_generator(generate_arrays_for_training(indexPat, filesPath, end=75), 
                                validation_data=generate_arrays_for_training(indexPat, filesPath, start=75),
                                steps_per_epoch=int((len(filesPath)-int(len(filesPath)/100*25))), 
                                validation_steps=int((len(filesPath)-int(len(filesPath)/100*75))),
                                verbose=2,
                                epochs=300, max_queue_size=2, shuffle=True, callbacks=callbacks_list)

Answer 1

В этой части кода:

lrate = LearningRateScheduler(step_decay)
sgd = SGD(lr=lrate, decay=0, momentum=0.9, nesterov=True)

Вы устанавливаете скорость обучения SGD в качестве обратного вызова, что является неправильным, вы должны установить начальную скорость обучения на SGD:

sgd = SGD(lr=0.01, decay=0, momentum=0.9, nesterov=True)

И передать список обратных вызовов model.fit, возможно, это артефакт предыдущей переменной, которую вы также назвали lrate.