Tensorflow 克拉斯五世。用于顺序模型的tf.keras编译命令

我一直在加快keras的速度，但没有意识到tf.keras也是一件事（对于新手来说，在python中使用导入很容易实现交叉）。在尝试将脚本从keras转换为tf.keras时，命令似乎不一致？一般来说，tf.keras应该遵循keras文档，还是偏离了keras文档

我的具体问题是，这适用于keras，但不适用于tf.keras：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

这会产生以下错误：

ValueError: optimizer must be an instance of tf.train.Optimizer, not a <class 'str'>

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

---

这似乎与tf.keras文档（）不一致。知道发生了什么吗？

事实证明，该错误是由于启用了tensorflow急切执行而导致的。我不太清楚为什么字符串表示法不起作用，而不是：

optimizer=tf.train.AdamOptimizer()

---

但这解决了问题。

您如何定义您的模型？请添加完整代码请提供最小代码和TensorFlow的版本。在为keras和tf.keras编写最小代码示例的过程中，我遇到了不同之处，即我为tf.keras中的失败案例启用了渴望执行。禁用此选项后，它将按预期工作。我会就此作一个简短的回答。