可以看到错误源于第15行：
该优化器设置方法已失效，需要按报错提示更换优化器.
1、导入模型方法修改为
2、优化器调用修改为，且其中的学习率参数必须要修改为
这样模型就可以继续正常训练了。
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该优化器设置方法已失效，需要按报错提示更换优化器.
1、导入模型方法修改为
2、优化器调用修改为，且其中的学习率参数必须要修改为
这样模型就可以继续正常训练了。
问题原因 已使用训练数据完成xgboost模型的训练，后期应用时，加载完成模型，使用新数据进行预测时报错。 ValueError: feature_names mismatch，具体如下图。 导致这个问题原因可能有多种情
报错信息： Traceback (most recent call last): File "bs.py", line 149, in <module> tcpserver1=MYTCPServer(('192.168.0.109',54321)) File "wserver_bs.py", line 65, in __in
问题描述 版本：Keras 2.6 ，Tensorflow 2.6 自定义调整学习率参数lr错误 from keras.optimizer_v1 import SGD model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=SGD(lr=0.05),metrics=['accuracy']) pycha
报错：ValueError: At least one stride in the given numpy array is negative, and tensors with negative strides are not currently supported. (You can probably work around this by makin
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