Python Keras错误：无法编译模型，因为它没有优化损失

当我使用Keras时。我收到一个有线错误：

ValueError：无法编译模型，因为它没有优化损失。

这是我的密码：

model = Sequential()

model.add(LSTM(
    input_shape=(None, 1),
    units=50,
    return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(
    200,
    return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(units=1))
model.add(Activation('linear'))

model.compile(lose='mse', optimizer='rmsprop')

# Step 3. Train model
model.fit(X_Training, Y_Training,
          batch_size=512,
          nb_epoch=5,
          validation_split=0.05)

---

将

丢失

更改为

丢失

：

model.compile（lose='mse'，optimizer='rmsprop'）

应该是

---

model.compile（loss='mse'，optimizer='rmsprop'）

好吧，你正在通过

lose=

，而你应该通过

loss=

嗨，朋友，你能帮我解决这个问题吗？你不认为仅仅添加一条注释和一个“由于简单的印刷而偏离主题”的结束投票会更好吗，特别是考虑到你是这个社区的固定成员？