TypeError: compile() missing 1 required positional argument: 'optimizer'というpythonのエラー

Question

jupyterでニューラルネットワークのサンプルコードを実行しようとしていました。
しかし、以下エラーにより実行できません。

コード
TypeError: compile() missing 1 required positional argument: 'optimizer'

全文はこちらになります

コード
from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(
    iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=0)

model = tf .keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(4, activation = tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation = tf.nn.softmax)
])

model.compile(optimizier="adam",
             loss="sparse_categorical_crossentropy",
             metrics = ["accuracy"])

エラーの全文はこちらです。

コード
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-f2ffa6c41829> in <module>
      1 model.compile(optimizier="adam",
      2              loss="sparse_categorical_crossentropy",
----> 3              metrics = ["accuracy"])

~\Anaconda3\envs\tensorflow16\lib\site-packages\tensorflow\python\training\checkpointable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs)
    472     self._setattr_tracking = False  # pylint: disable=protected-access
    473     try:
--> 474       method(self, *args, **kwargs)
    475     finally:
    476       self._setattr_tracking = previous_value  # pylint: disable=protected-access

TypeError: compile() missing 1 required positional argument: 'optimizer'

どこがおかしいのでしょうか。
よろしくお願いします。

Answer 1

https://keras.io/ja/models/model/#compile

compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)

---

1 required positional argument: 'optimizer'

位置引数として1つの引数が要求されています(=必要です)。その引数はoptimizerです
と書いてあります。
それは読めましたか?

読めたなら、名前無しの引数が1つあるか、もしくはoptimizerという引数があるかどうか、まず確認しますよね。

model.compile(optimizier="adam",
             loss="sparse_categorical_crossentropy",
             metrics = ["accuracy"])

×optimizier
○optimizer
ですね。（コピー間違いじゃなければ）

Comments

[toy_]

ありがとうございます。
解決しました

Answer 2

optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.0001)

これでも追加しとけばいいと思いますよ