Python Can'；t将tf.keras.optimizer与tf.keras.models.sequential一起使用

为了创建tf.keras.models.sequential并使用tf.keras.optimizer.Adam对其进行优化，我将python 3与conda和tensorflow一起使用，并使用以下代码，得到以下错误：

from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.datasets import mnist
from tensorflow.python.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Dropout
from siamese import triplet_loss

model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=Adam())

(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()
train_x = train_x.reshape((-1, 784)) / 255.0
print(train_x)

ValueError：优化器必须是tf.train.optimizer的实例，而不是

我尝试从tf.train导入一个优化器，但它似乎没有找到任何可导入的内容

tf版本是1.12

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谢谢

将代码更改为

model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.005))

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这将适用于Tensorflow 2.x版

model = Sequential()
model.add(Dense(units=100, input_shape=(784,), activation="relu"))
model.compile(loss=triplet_loss.TripletLoss.semihard, optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.005))

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您可能有兴趣知道，作为Tensorflow的子模块，Keras有一个新标签，

tf.Keras

（已添加）。