TensorFlow训练对话机器人报categorical crossentropy损失函数未知错误求助

核心报错原因 #

你看到的Unknown loss function: categorical crossentropy报错本质是损失函数名称拼写错误，并非需要自定义损失函数：
你在model.compile行写的损失函数名是带空格的'categorical crossentropy'，Keras内置的对应损失函数名中间是下划线，正确写法为'categorical_crossentropy'。

其他可修复的警告/逻辑问题 #

• numpy数组创建警告：代码中training = np.array(training)会触发嵌套序列的弃用警告，按照提示修改为training = np.array(training, dtype=object)即可消除
• SGD优化器学习率设置错误：你当前把SGD的学习率lr设为0，模型无法进行梯度更新学习，建议修改为合理值如lr=0.01
• CUDA相关警告无需处理：是因为你本地没有配置对应版本的NVIDIA GPU驱动和CUDA环境，TensorFlow会自动切换到CPU运行，不影响训练逻辑

修改后的对应代码片段 #

# 修复numpy警告
training = np.array(training, dtype=object)

# 修复SGD学习率设置
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
# 修复损失函数名称错误
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

修改完成后重新运行代码即可正常训练。

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