使用Keras搭建网络报错：Keyword argument not understood: W_regularizer

这个报错是由于你使用的Keras 2.0及以上版本调整了层参数的命名规则，旧版API中用于设置权重正则化的W_regularizer参数已被废弃，不再被识别。

将代码中的旧版参数名替换为新版对应的参数名即可：

• 权重（kernel）正则化参数从W_regularizer更改为kernel_regularizer
• 偏置（bias）正则化参数从b_regularizer更改为bias_regularizer

# 如未提前导入依赖先执行下方导入语句
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.regularizers import l1

model = Sequential()
#model.add(Dense(1, activation="relu", input_dim = X_train.shape[1]))
model.add(Dense(1, input_dim = X_train.shape[1], kernel_regularizer = l1(0.001)))

model.compile(loss = "mse", optimizer = "adam")

如果使用的是独立安装的Keras而非TensorFlow内置的Keras，将导入路径中的tensorflow.keras替换为keras即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15740285