默认的Adam优化器在tf.keras中不起作用，但字符串`adam`可以

Adam优化器是一种常用的梯度下降优化算法，用于训练神经网络模型。在tf.keras中，默认的Adam优化器可能无法正常工作的原因可能是参数设置不当或者数据预处理不正确。下面是一些可能导致Adam优化器不起作用的原因和解决方法：

学习率过大或过小：学习率是Adam优化器的一个重要参数，控制每次参数更新的步长。如果学习率设置过大，可能导致参数更新过快，无法收敛；如果学习率设置过小，可能导致参数更新过慢，收敛速度慢。建议尝试不同的学习率，选择合适的值。
数据预处理不正确：数据预处理是机器学习中的重要步骤，包括数据归一化、标准化、去噪等。如果数据预处理不正确，可能导致Adam优化器无法正常工作。建议对数据进行适当的预处理，确保数据的质量和一致性。
网络结构设计不合理：神经网络的结构设计也会影响Adam优化器的效果。如果网络结构设计不合理，可能导致梯度消失或梯度爆炸等问题，进而影响Adam优化器的收敛性。建议对网络结构进行合理设计，避免梯度问题。
迭代次数不足：Adam优化器通常需要足够的迭代次数才能收敛到最优解。如果迭代次数设置过小，可能导致Adam优化器无法充分优化模型。建议增加迭代次数，观察模型的收敛情况。

总结起来，如果默认的Adam优化器在tf.keras中不起作用，可以尝试调整学习率、进行数据预处理、优化网络结构设计、增加迭代次数等方法来解决问题。同时，也可以考虑使用其他优化器算法，如SGD、RMSprop等。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，可以帮助开发者构建和部署各种应用。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方网站。