人工神经网络 - 编译错误

我正在学习深度学习，并且在执行ANN时遇到问题。下面是我在做什么：人工神经网络 - 编译错误

初始化ANN（我已经分裂事先数据集）：

classifier = Sequential()

添加输入层和第一隐含层：

classifier.add(Dense(input_dim = 11, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu', units = 6))

添加第二个隐藏层：

classifier.add(Dense(units = 6, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu'))

添加输出层：

classifier.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'sigmoid'))

采用随机梯度下降编译ANN：

classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

在此之后，当我选择和运行的最后一个命令，我得到一条错误：

TypeError: sigmoid_cross_entropy_with_logits() got an unexpected keyword argument 'labels'

我注意到当我使用loss = mean_squared_error时，它编译得很好。你能告诉我发生了什么事吗？

Sypder和Python最新我发布这一天。 Windows 10。 Thanos，TensorFlow和Keras最新版本

在此先感谢。

更新您的tensorflow版本，每晚构建：

2017-04-07 05:26:32 putonspectacles

更新 - 但仍然相同。我如何知道我正在运行的TF版本是什么，GPU或CPU？我有两种可能性吗？ –

不是每晚都建立，但我只是更新TF。有效。谢谢。 –

Tensorflow更改了此功能的关键字名称，并且您可能正在使用tf或keras的过时版本，请更新两者，并且您应该很好。

2017-04-06 17:37:52 lejlot

我只是让他们今天安装，所以必须更新，对吗？难道是我正在使用的教程使用的是旧版本？ –

很可能，浏览一下你在教程中编写的所有内容的文档，以确保它仍然有效。 –

但在https://keras.io/losses/中，binary_crossentropy显示在**可用损失函数**下。所以我还是不明白！它是否必须对输出层中使用的sigmoid函数做任何事情？ –

pip install -U tensorflow固定的问题，对我来说

2017-10-22 09:45:00 Sushil

回答