使用tfa.optimizers.AdamW报错weight_decay收到多个参数如何解决？

TensorFlow Addons 中 AdamW 优化器的参数定义顺序和 Keras 原生 Adam 不同：AdamW 的第一个位置参数是 weight_decay，而非 learning_rate。
你当前的写法将自定义学习率调度器作为第一个位置参数传入，相当于给 weight_decay 隐式传了一次值，随后又显式指定了 weight_decay=0.1，导致同一个参数收到两个赋值，触发类型错误。

两种修改方式任选即可，更推荐第一种显式指定参数名的写法，可读性更高、不易出错：

• 显式指定 learning_rate 的参数名，不依赖位置传参：

optimizer = tfa.optimizers.AdamW(learning_rate=learning_rate, weight_decay=0.1)

• 按照 AdamW 的参数顺序传参，先传 weight_decay 再传 learning_rate：

optimizer = tfa.optimizers.AdamW(0.1, learning_rate)

额外优化建议：你自定义的学习率调度器中使用了 np.pi，建议替换为 tf.constant(np.pi, dtype=tf.float32)，避免TensorFlow构建静态计算图时出现张量类型不匹配的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kantomon